Empirical distribution of eigenvalues associated with the interaction matrix of the AMMI models for non-parametric bootstrap method / Distribuição empírica dos autovalores associados à matriz de interação dos modelos AMMI pelo método bootstrap não-paramétrico

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

25/01/2012

RESUMO

A interação genótipos ambientes (G E) foi definido por Shelbourne (1972) como sendo a variação entre genótipos em resposta a diferentes condições ambientais. Sua magnitude na expressão fenotípica do caráter pode reduzir a correlação entre fenótipo e genótipo, in acionando a variância genética e, por sua vez, parâmetros dependentes desta, como herdabilidade e ganho genético com a seleção. Estudos sobre a adaptabilidade e a estabilidade fenotípica permitem particularizar os efeitos da interação GE ao nível de genótipo e ambiente, identificando a contribuição relativa de cada um para a interação total. Varias metodologias estatísticas têm sido propostas para a interpretação da interação G E proveniente de um grupo de cultivares testados em vários ambientes. Entre essas metodologias destaca-se os modelos AMMI (Additive Main Eects and Multiplicative Interaction Model), que vem ganhando grande aplicabilidade nos últimos anos. O modelo AMMI e um método uni-multivariado, que engloba uma analise de variância para os efeitos principais, que são os efeitos dos genótipos (G) e os ambientes (E) e para os efeitos multiplicativos (interação genótipo ambiente), para a qual utiliza-se a decomposição em valor singular (DVS). Essa técnica multivariada baseia-se no uso dos autovalores e autovetores provenientes da matriz de interação G E. Araujo e Dias (2005) verificaram o problema de superestimação e subestimação de autovalores estimados da maneira convencional. Efron(1979) propôs uma técnica de simulação numérica chamada Bootstrap para avaliar tais incertezas. O método Bootstrap consiste em uma técnica de reamostragem que permite aproximar a distribuição de uma função das observações a partir da distribuição empírica dos dados. Por meio desse método, podem ser estimados o erro-padrão da referida estimativa e os intervalos de confiança, com o intuito de fazer inferência sobre os parâmetros em questão. O objetivo deste trabalho será estudar o efeito da interação G E, avaliar a adaptabilidade e estabilidade de genótipos em diferentes ambientes através do modelo AMMI, com as analises através dos gráficos Biplot, encontrar a distribuição empírica dos autovalores e calcular o intervalo de confiança através o método Bootstrap não-paramétrico. Com o estudo da distribuição empírica dos autovalores poder-se-a validar os testes de hipóteses propostos na literatura para identificar o numero de IPCA (Incremental Principal Component Analysis) para seleção dos modelos AMMI, e propor um teste para seleção dos modelos.

ASSUNTO(S)

análise de variância analysis of variance estimação não-paramétrica genótipos genotype-environment interaction genotypes interação genótipo-ambiente mathematical models modelos matemáticos non-parametric estimation probabilidade probability

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