Portal do Governo Brasileiro
BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Ordenar por: RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido      Imprime registros no formato resumido
Registros recuperados : 2
Primeira ... 1 ... Última
1.Imagem marcado/desmarcadoAPGAUA, D. M. G.; COELHO, P. A.; SANTOS, R. M. dos; SANTOS, P. F.; OLIVEIRA-FILHO, A. T. de. Tree community structure in a seasonally dry tropical forest remnant, Brazil. Cerne, Lavras, v. 20, n. 2, p. 173-182, abr./jun. 2014.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas.

Visualizar detalhes do registroImprime registro no formato completo
2.Imagem marcado/desmarcadoMENINO, G. C. de O.; SANTOS, R. M. dos; APGAUA, D. M. G.; PIRES, G. G.; PEREIRA, D. G. S.; FONTES, M. A. L.; ALMEIDA, H. de S. Florística e estrutura de florestas tropicais sazonalmente secas. Cerne, Lavras, v. 21, n. 2, p. 277-291, 2015.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas.

Visualizar detalhes do registroImprime registro no formato completo
Registros recuperados : 2
Primeira ... 1 ... Última






Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  03/12/2018
Data da última atualização:  25/02/2019
Autoria:  SILVA, A. J. da; SANCHES, A.; ANDRADE, A. C. B.; OLIVEIRA, G. H. F. de; DI MAURO, A. O.
Afiliação:  Alysson Jalles da Silva, Nova América Agrícola Ltda.; Adhemar Sanches, Universidade Estadual Paulista - Unesp/Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias; Andréa Carla Bastos Andrade, Universidade Federal de Viçosa - UFV; Gustavo Hugo Ferreira de Oliveira, Universidade Federal de Sergipe - UFS/Núcleo de Graduação de Agronomia; Antonio Orlando Di Mauro, Universidade Estadual Paulista - Unesp/Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias.
Título:  Bayesian approach, traditional method, and mixed models for multienvironment trials of soybean.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 10, p. 1093-1100, Oct. 2018.
Idioma:  Inglês
Notas:  Título em português: Abordagem bayesiana, método tradicional e modelos mistos para experimentos multiambientes na cultura da soja.
Conteúdo:  The objective of this work was to compare the Bayesian approach and the frequentist methods to estimate means and genetic parameters in soybean multienvironment trials. Fifty-one soybean lines and four controls were evaluated in a randomized complete block design, in six environments, with three replicates, and soybean grain yield was determined. The half-normal prior and uniform distributions were used in combination with parameters obtained from data of 18 genotypes collected in previous and related experiments. The genotypic values of the genotypes of high- and low-grain yield, clustered by the Bayesian approach, differed from the means obtained by the frequentist inference. Soybean assessed through the Bayesian approach showed genetic parameter values of the mixed model (REML/Blup) close to those of the following variables: mean heritability (h2mg), accuracy of genotype selection (Acgen), coefficient of genetic variation (CVgi%), and coefficient of environmental variation (CVe%). Therefore, the mixed model methodology and the Bayesian approach lead to similar results for genetic parameters in multienvironment trials.
Palavras-Chave:  Distribuição a priori no melhoramento genético; Modelagem matemática; Prior distribution in plant breeding.
Thesagro:  Glycine Max.
Thesaurus NAL:  Mathematical models.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/187537/1/Bayesian-approach-traditional.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
AI-SEDE63372 - 1UPEAP - DD
Fechar
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada.
 
 

Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área Restrita

Embrapa Agricultura Digital
Av. André Tosello, 209 - Barão Geraldo
Caixa Postal 6041- 13083-886 - Campinas, SP
SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional