| |
|
|
| Registros recuperados : 551 | |
| Registros recuperados : 551 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
|
Data corrente: |
26/01/2006 |
|
Data da última atualização: |
21/08/2018 |
|
Autoria: |
ROUWS, J. R. C.; BUENO FILHO, J. S. de S.; RAMALHO, M. A. P. |
|
Afiliação: |
JANAINA RIBEIRO COSTA ROUWS, CNPAB; Júlio Sílvio de Sousa Bueno Filho, Universidade Federal de Lavras - UFLA; Magno Antônio Patto Ramalho, Universidade Federal de Lavras - UFLA. |
|
Título: |
Análise espacial e de vizinhança no melhoramento genético de plantas. |
|
Ano de publicação: |
2005 |
|
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 40, n. 11, p. 1073-1079, nov. 2005 |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
Título em inglês: Neighborhood and spatial analysis in plant breeding. |
|
Conteúdo: |
Três formas de análise espacial foram comparadas à análise do modelo linear Gauss-Markov normal em experimentos de Genética, tendo-se suposto os efeitos de progênies como aleatórios: médias móveis nos dados brutos (MM), médias móveis nos dados residuais (Papadakis - PPD) e análise espacial por meio de modelagem de covariâncias residuais (AE). Inicialmente, ignorou-se a informação do controle local, para testar a efetividade da análise espacial. Posteriormente, foi verificado se haveria melhoras com as diferentes formas de análise espacial aplicadas ao modelo completo, considerando-se o controle local do delineamento em látice. Os valores médios de razões, entre estimativas de componentes de variância e de herdabilidade, foram usados como guia de discussão sobre qual a melhor forma de análise. Em geral, ignorar o delineamento experimental e usar somente a informação espacial resultou em análises ineficientes. Os modelos MM e PPD, em média, melhoraram o modelo original justificado pelo delineamento, embora a AE não o tenha melhorado. A AE, apesar de ineficiente, não mudou as estimativas dos componentes de variância e de herdabilidade. Esta propriedade garante que a combinação de efeitos aleatórios para progênies e a AE não violam as suposições (algumas delas justificadas pelo delineamento). Isto é especialmente útil com experimentos amplos, com grande número de progênies. |
|
Palavras-Chave: |
médias móveis; moving average; Papadakis. |
|
Thesagro: |
Análise Estatística. |
|
Thesaurus NAL: |
statistical analysis. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE/33804/1/40n11a04.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02146naa a2200217 a 4500
001 1116894
005 2018-08-21
008 2005 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aROUWS, J. R. C.
245 $aAnálise espacial e de vizinhança no melhoramento genético de plantas.
260 $c2005
500 $aTítulo em inglês: Neighborhood and spatial analysis in plant breeding.
520 $aTrês formas de análise espacial foram comparadas à análise do modelo linear Gauss-Markov normal em experimentos de Genética, tendo-se suposto os efeitos de progênies como aleatórios: médias móveis nos dados brutos (MM), médias móveis nos dados residuais (Papadakis - PPD) e análise espacial por meio de modelagem de covariâncias residuais (AE). Inicialmente, ignorou-se a informação do controle local, para testar a efetividade da análise espacial. Posteriormente, foi verificado se haveria melhoras com as diferentes formas de análise espacial aplicadas ao modelo completo, considerando-se o controle local do delineamento em látice. Os valores médios de razões, entre estimativas de componentes de variância e de herdabilidade, foram usados como guia de discussão sobre qual a melhor forma de análise. Em geral, ignorar o delineamento experimental e usar somente a informação espacial resultou em análises ineficientes. Os modelos MM e PPD, em média, melhoraram o modelo original justificado pelo delineamento, embora a AE não o tenha melhorado. A AE, apesar de ineficiente, não mudou as estimativas dos componentes de variância e de herdabilidade. Esta propriedade garante que a combinação de efeitos aleatórios para progênies e a AE não violam as suposições (algumas delas justificadas pelo delineamento). Isto é especialmente útil com experimentos amplos, com grande número de progênies.
650 $astatistical analysis
650 $aAnálise Estatística
653 $amédias móveis
653 $amoving average
653 $aPapadakis
700 1 $aBUENO FILHO, J. S. de S.
700 1 $aRAMALHO, M. A. P.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 40, n. 11, p. 1073-1079, nov. 2005
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
