Menu



Exportar registro bibliográfico

Metrics:

Tese

Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes (2023)

  • Authors:
  • Autor USP: NASCIMENTO, WERLLESON - ESALQ
  • Unidade: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LCE
  • DOI: 10.11606/D.11.2023.tde-03102023-085726
  • Subjects: TRIGO; MODELOS MATEMÁTICOS; REAMOSTRAGEM BOOTSTRAP; ANÁLISE DE VARIÂNCIA; PERMUTAÇÕES; INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE; PLANTIO DIRETO
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Ensaios agrícolas implantados em diferentes locais são bastante comuns, principalmente em fases finais de programas de melhoramento genético. Estudar a adaptabilidade e a estabilidade dos materiais genéticos é de grande interesse para o melhorista, seja para identificar genótipos superiores, seja para fazer recomendações regionalizadas. Estudar o efeito do ambiente sobre o rendimento das culturas é um dos principais desafios deste tipo de pesquisa, considerando-se que a interação genótipo × ambiente pode se tornar bastante complexa. O tipo de análise mais comum para situações como essa é fazer a análise de variância de grupos de experimentos e aplicação de testes de comparação de médias. No entanto, também é possível fazer uso de métodos estatísticos multivariados. Entre as metodologias mais proeminentes, destaca-se o modelo AMMI. Esta metodologia combina em uma única análise a ANOVA, para estudar os efeitos aditivos do modelo, e a Análise de Componentes Principais, ou Decomposição em Valor Singular para decompor a interação. Ocorre que esta técnica possui pressupostos muito fortes, como a necessidade de normalidade e homogeneidade de variâncias residual. Para contornar esta limitação, alternativas têm sido propostas, entre estas destaca-se métodos de reamostragem e o algoritmo R-AMMI. Assim, objetivou-se neste trabalho aplicar o modelo AMMI tradicional e os métodos de reamostragem e algoritmo R-AMMI quando as pressuposições do modelo não forem atendidas, em um conjunto dedados proveniente da estação experimental do CIMMYT (Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo), localizada em Ciudad Obregon, Sonora, no noroeste do México, de um ensaio realizado em quatro ambientes distintos: (E1) canteiros convencionalmente arados com irrigação total, (E2) canteiros convencionalmente arados com irrigação reduzida, (E3) plantio direto com irrigação total e (E4) plantio direto com irrigação reduzida. Dentro de cada ambiente foi implantado um delineamento em blocos completamente casualizados, com três blocos e 24 genótipos de duas espécies de trigo, sendo 12 genótipos de trigo comum (Triticum aestivum) e 12 de trigo durum (Triticum turgidum). A variável resposta analisada neste estudo foi o rendimento de grãos (kg/ha), referentes à safra de 2017-2018. Os ambientes E1 e E4 foram bastante similares entre si, indicando que é possível ter um ambiente altamente produtivo com práticas conservacionistas do solo. O sistema de plantio direto pode ser prejudicado no caso de excesso de irrigação, possivelmente devido a maior infiltração de água nesses ambientes, que podem resultar estresse hídrico às plantas. Os algoritmos R-AMMI e o método baseado em reamostragem são importantes formas para contornar a situação de se trabalhar com dados contaminados com observações discrepantes. Como sugestão para estudos futuros, recomenda-se combinar o algoritmo de reamostragem com o R-AMMI, aplicando-o diretamente nos resíduos da regressão robusta
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 07.06.2023
    • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.11.2023.tde-03102023-085726 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo é de acesso aberto
    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: gold
    • Licença: cc-by-nc-sa
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      NASCIMENTO, Werlleson. Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03102023-085726/. Acesso em: 03 maio 2024.

    • APA

      Nascimento, W. (2023). Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03102023-085726/

    • NLM

      Nascimento W. Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03102023-085726/

    • Vancouver

      Nascimento W. Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03102023-085726/

    Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2024