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1.Imagem marcado/desmarcadoNASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; SAFADI, T.; NASCIMENTO, A. C. C.; FERREIRA, R. de P.; CRUZ, C. D. Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 46, n. 1, p. 26-32, jan. 2011.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Unidades Centrais.

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Biblioteca(s):  Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  20/04/2011
Data da última atualização:  21/07/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 2
Autoria:  NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; SAFADI, T.; NASCIMENTO, A. C. C.; FERREIRA, R. de P.; CRUZ, C. D.
Afiliação:  MOYSÉS NASCIMENTO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; THELMA SÁFADI, UFLA; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UFV; REINALDO DE PAULA FERREIRA, CPPSE; COSME DAMIÃO CRUZ, UFV.
Título:  Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa.
Ano de publicação:  2011
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 46, n. 1, p. 26-32, jan. 2011.
DOI:  https://doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004
Idioma:  Português
Conteúdo:  O objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem bayesiana do método de Eberhart & Russell para avaliar a adaptabilidade e da estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa), bem como avaliar a eficiência da utilização de distribuições a priori informativas e pouco informativas. Foram utilizados dados de um experimento em blocos ao acaso, no qual se avaliou a produção de massa de matéria seca de 92 genótipos. A metodologia bayesiana proposta foi implementada no programa livre R por meio da função MCMCregress do pacote MCMCpack. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de meta-análise, que se caracteriza pela utilização de informações provenientes de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes, com a função BayesFactor do pacote MCMCpack, que indicou a priori informativa como a mais adequada nas condições deste estudo.
Palavras-Chave:  Bayes factor; Fator de Bayes; Genotype x environment interaction; Informative prior; Interação genótipo x ambiente; MCMC; Priori informativa.
Thesagro:  Medicago Sativa.
Categoria do assunto:  --
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/47233/1/PROCI2011.00164.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/168642/1/Abordagem-bayesiana-para-avaliacao.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
AI-SEDE49722 - 1UPEAP - PP630.72081P474
AI-SEDE49722 - 2UPEAP - PP630.72081P474
CPPSE20712 - 1UPCAP - DDPROCI-2011.00166NAS2011.00166
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