Data/hora: 23/09/2024 10:17:43

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Algodão; 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: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/38152/1/44n11a04.pdf	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	CNPA - (24157-1) - ADD - AP - PP - 630.5 -  -  - DIS
CNPTIA - (14624-1) - EMB - AP - PP -  -  -  - DIS
AI-SEDE - (47286-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS