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Registros recuperados : 177 | |
15. | | ALVES, B. M.; CARGNELUTTI FILHO, A.; BURIN, C.; TOEBE, M. Linear associations among phenological, morphological, productive, and energetic-nutritional traits in corn. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 1, p. 26-35, jan. 2017. Título em português: Associações lineares entre caracteres fenológicos, morfológicos, produtivos e nutricionais energéticos em milho. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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Registros recuperados : 177 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
13/08/2013 |
Data da última atualização: |
14/06/2017 |
Autoria: |
TOEBE, M.; CARGNELUTTI FILHO, A. |
Afiliação: |
Marcos Toebe, Universidade Federal de Santa Maria, Departamento de Fitotecnia; Alberto Cargnelutti Filho, Universidade Federal de Santa Maria, Departamento de Fitotecnia. |
Título: |
Não normalidade multivariada e multicolinearidade na análise de trilha em milho. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 5, p. 466-477, maio. 2013. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Título em inglês: Multivariate nonnormality and multicollinearity in path analysis in corn. |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar a interferência da não normalidade multivariada e da multicolinearidade na análise de trilha, em milho. Foram utilizados os dados de 13 ensaios de competição de cultivares de milho. Foram mensuradas a variável principal (produtividade de grãos) e sete variáveis explicativas (número de dias até o florescimento, estatura de plantas, altura de inserção da espiga, posição relativa da espiga, número de plantas, número de espigas e prolificidade), em cada cultivar. Procedeu-se, então, à transformação dos dados e ao diagnóstico de normalidade univariada e multivariada. Antes e após a transformação de dados, foram calculados os coeficientes de correlação e realizado o diagnóstico de multicolinearidade. A análise de trilha foi realizada por três métodos: tradicional; sob condições de multicolinearidade (análise de trilha em crista); e tradicional com eliminação de variáveis. A transformação de dados reduz o grau de multicolinearidade e a variabilidade das estimativas dos efeitos diretos, na análise de trilha tradicional com alto grau de multicolinearidade. A multicolinearidade exerce maior impacto sobre a estimativa dos efeitos diretos nas análises de trilha do que a não normalidade multivariada. A análise de trilha tradicional com eliminação de variáveis é mais adequada do que a análise de trilha em crista. |
Palavras-Chave: |
Análise em crista; Box Cox transformations; Eliminação de variável; Elimination of variables; Ridge analysis. |
Thesagro: |
Zea Mays. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/87631/1/Nao-normalidade.pdf
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Marc: |
LEADER 02155naa a2200217 a 4500 001 1963964 005 2017-06-14 008 2013 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aTOEBE, M. 245 $aNão normalidade multivariada e multicolinearidade na análise de trilha em milho. 260 $c2013 500 $aTítulo em inglês: Multivariate nonnormality and multicollinearity in path analysis in corn. 520 $aO objetivo deste trabalho foi avaliar a interferência da não normalidade multivariada e da multicolinearidade na análise de trilha, em milho. Foram utilizados os dados de 13 ensaios de competição de cultivares de milho. Foram mensuradas a variável principal (produtividade de grãos) e sete variáveis explicativas (número de dias até o florescimento, estatura de plantas, altura de inserção da espiga, posição relativa da espiga, número de plantas, número de espigas e prolificidade), em cada cultivar. Procedeu-se, então, à transformação dos dados e ao diagnóstico de normalidade univariada e multivariada. Antes e após a transformação de dados, foram calculados os coeficientes de correlação e realizado o diagnóstico de multicolinearidade. A análise de trilha foi realizada por três métodos: tradicional; sob condições de multicolinearidade (análise de trilha em crista); e tradicional com eliminação de variáveis. A transformação de dados reduz o grau de multicolinearidade e a variabilidade das estimativas dos efeitos diretos, na análise de trilha tradicional com alto grau de multicolinearidade. A multicolinearidade exerce maior impacto sobre a estimativa dos efeitos diretos nas análises de trilha do que a não normalidade multivariada. A análise de trilha tradicional com eliminação de variáveis é mais adequada do que a análise de trilha em crista. 650 $aZea Mays 653 $aAnálise em crista 653 $aBox Cox transformations 653 $aEliminação de variável 653 $aElimination of variables 653 $aRidge analysis 700 1 $aCARGNELUTTI FILHO, A. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 48, n. 5, p. 466-477, maio. 2013.
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Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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