Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa

Pesquisa Agropecuária Brasileira

Moysés Nascimento²  Fabyano Fonseca E Silva²  Thelma Sáfadi¹  Ana Carolina Campana Nascimento²  Reinaldo De Paula Ferreira¹  Cosme Damião Cruz¹ 

[1] ,Universidade Federal de Viçosa Departamento de Estatística Viçosa MG

关键词: Medicago sativa;    fator de Bayes;    priori informativa;    interação genótipo x ambiente;    MCMC;    Medicago sativa;    Bayes factor;    informative prior;    genotype x environment interaction;    MCMC;   

DOI  :  10.1590/S0100-204X2011000100004

来源: SciELO

【 摘 要 】

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.

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