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Registros recuperados : 95 | |
16. | | SANTOS, R. C. dos; SANTOS, P. M.; DIAS, C. T. dos S. Estimativa de biomassa em pastagens de capim BRS Piatã sob pastejo rotacionado a partir da altura. In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL SOBRE PRODUÇÃO ANIMAL EM PASTEJO, 9., 2019, Viçosa, MG. Anais... Viçosa, MG: SIMFOR, 2019. 275. Editores: Odilon G. Pereira, Dilermando M. da Fonseca, Karina G. Ribeiro, Fernanda H. M. Chizzotti.
Realizado de 20 e 21 de Junho de 2019. Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Registros recuperados : 95 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
18/02/2010 |
Data da última atualização: |
22/06/2018 |
Autoria: |
ARCINIEGAS-ALARCÓN, S.; DIAS, C. T. dos S. |
Afiliação: |
Sergio Arciniegas-Alarcón, Universidade de São Paulo/Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz/Departamento de Ciências Exatas; Carlos Tadeu dos Santos Dias, Universidade de São Paulo/Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz/Departamento de Ciências Exatas. |
Título: |
Análise AMMI com dados imputados em experimentos de interação genótipo x ambiente de algodão. |
Ano de publicação: |
2009 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 44, n. 11, p. 1391-1397, nov. 2009. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Título em inglês: AMMI analysis with imputed data in genotype x environment interaction experiments in cotton. |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar a conveniência de definir o número de componentes multiplicativos dos modelos de efeitos principais aditivos com interação multiplicativa (AMMI) em experimentos de interações genótipo x ambiente de algodão com dados imputados ou desbalanceados. Um estudo de simulação foi realizado com base em uma matriz de dados reais de produtividade de algodão em caroço, obtidos em ensaios de interação genótipo x ambiente, conduzidos com 15 cultivares em 27 locais no Brasil. A simulação foi feita com retiradas aleatórias de 10, 20 e 30% dos dados. O número ótimo de componentes multiplicativos para o modelo AMMI foi determinado usando o teste de Cornelius e o teste de razão de verossimilhança sobre as matrizes completadas por imputação. Para testar as hipóteses, quando a análise é feita a partir de médias e não são disponibilizadas as repetições, foi proposta uma correção com base nas observações ausentes no teste de Cornelius. Para a imputação de dados, foram considerados métodos usando submodelos robustos, mínimos quadrados alternados e imputação múltipla. Na análise de experimentos desbalanceados, é recomendável escolher o número de componentes multiplicativos do modelo AMMI somente a partir da informação observada e fazer a estimação clássica dos parâmetros com base nas matrizes completadas por imputação. |
Palavras-Chave: |
AMMI models; Componentes multiplicativos; Data imputation; Desbalanceamento; Desbalanceamento do algodão; Imputação de dados; Modelo AMMI; Modelos AMMI; Unbalanced data. |
Thesagro: |
Algodão; Gossypium Hirsutum; Simulação. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/38152/1/44n11a04.pdf
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Marc: |
LEADER 02387naa a2200289 a 4500 001 1661734 005 2018-06-22 008 2009 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aARCINIEGAS-ALARCÓN, S. 245 $aAnálise AMMI com dados imputados em experimentos de interação genótipo x ambiente de algodão. 260 $c2009 500 $aTítulo em inglês: AMMI analysis with imputed data in genotype x environment interaction experiments in cotton. 520 $aO objetivo deste trabalho foi avaliar a conveniência de definir o número de componentes multiplicativos dos modelos de efeitos principais aditivos com interação multiplicativa (AMMI) em experimentos de interações genótipo x ambiente de algodão com dados imputados ou desbalanceados. Um estudo de simulação foi realizado com base em uma matriz de dados reais de produtividade de algodão em caroço, obtidos em ensaios de interação genótipo x ambiente, conduzidos com 15 cultivares em 27 locais no Brasil. A simulação foi feita com retiradas aleatórias de 10, 20 e 30% dos dados. O número ótimo de componentes multiplicativos para o modelo AMMI foi determinado usando o teste de Cornelius e o teste de razão de verossimilhança sobre as matrizes completadas por imputação. Para testar as hipóteses, quando a análise é feita a partir de médias e não são disponibilizadas as repetições, foi proposta uma correção com base nas observações ausentes no teste de Cornelius. Para a imputação de dados, foram considerados métodos usando submodelos robustos, mínimos quadrados alternados e imputação múltipla. Na análise de experimentos desbalanceados, é recomendável escolher o número de componentes multiplicativos do modelo AMMI somente a partir da informação observada e fazer a estimação clássica dos parâmetros com base nas matrizes completadas por imputação. 650 $aAlgodão 650 $aGossypium Hirsutum 650 $aSimulação 653 $aAMMI models 653 $aComponentes multiplicativos 653 $aData imputation 653 $aDesbalanceamento 653 $aDesbalanceamento do algodão 653 $aImputação de dados 653 $aModelo AMMI 653 $aModelos AMMI 653 $aUnbalanced data 700 1 $aDIAS, C. T. dos S. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 44, n. 11, p. 1391-1397, nov. 2009.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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