Análise AMMI com dados imputados em experimentos de interação genótipo x ambiente de algodão

Pesquisa Agropecuária Brasileira

Sergio Arciniegas-alarcón¹  Carlos Tadeu Dos Santos Dias¹ 

[1] ,Universidade de São Paulo Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Departamento de Ciências ExatasPiracicaba SP

关键词: Gossypium hirsutum;    desbalanceamento;    imputação de dados;    modelos AMMI;    Gossypium hirsutum;    unbalanced data;    data imputation;    AMMI models;   

DOI  :  10.1590/S0100-204X2009001100004

来源: SciELO

【 摘 要 】

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.

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