Utilização de bootstrap não-paramétrico para avaliação de correlações fenotípicas, genotípicas e ambientais

AUTOR(ES)

Ferreira, Adésio, Cruz, Cosme Damião, Vasconcelos, Edmar Soares de, Nascimento, Moysés, Ribeiro, Márcio Fernando, Silva, Marcia Flores da

FONTE

Acta Scientiarum. Agronomy

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

O objetivo deste trabalho foi propor a utilização do procedimento empírico de bootstrap não-paramétrico para testar a significância de correlações. Foram simulados oito diferentes tamanhos de população e dez características, em cada população, com diferentes níveis de correlações. Avaliou-se a eficiência do método bootstrap por meio da comparação dos resultados do método em relação ao teste t. O método bootstrap proporcionou resultados idênticos aos obtidos pelo teste t a 1% de probabilidade, para as populações de tamanho 25, 50, 100, 250, 500, 2.500 e 5.000, demonstrando a adequabilidade de 5.000 réplicas. Em geral, a eficácia do bootstrap não foi comprometida pelo tamanho da amostra estudada. O método apresentou alta confiabilidade e presta-se como procedimento adequado e útil que pode ser adotado para testar a significância de correlações genotípicas e ambientais para fins de melhoramento genético de múltiplas características. O estudo das magnitudes das correlações que proporcionaram os erros tipo I e tipo II, em todas as populações, revela que, em programas de melhoramento de plantas, o método bootstrap é adequado não só para testar as significâncias de correlações genéticas e ambientais, mas também para testar as correlações fenotípicas.

ASSUNTO(S)

melhoramento genético testes de significância computação intensiva

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