Exportação concluída — 

Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barroso, Laís Mayara Azevedo
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: Nascimento, Moysés, Nascimento, Ana Carolina Campana, Silva, Fabyano Fonseca e, Cruz, Cosme Damião, Bhering, Leonardo Lopes, Ferreira, Reinaldo de Paula
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)
Texto Completo: https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/20187
Resumo: O objetivo deste trabalho foi desenvolver e validar uma metodologia de análise da adaptabilidade e da estabilidade fenotípica baseada em regressão quantílica (RQ). Para tanto, foram simulados valores fenotípicos com distribuição simétrica e com distribuição assimétrica à direita e à esquerda, com ou sem a presença de "outliers". A metodologia proposta foi aplicada a um conjunto de dados provenientes de um experimento com 92 genótipos de alfafa (Medicago sativa), avaliados em 20 ambientes, e comparada às metodologias de Eberhart & Russell e de regressão não paramétrica. A metodologia da RQ proporcionou resultados iguais ou superiores aos obtidos com as metodologias alternativas avaliadas. No entanto, a ocorrência de resultados discordantes entre as metodologias evidencia a importância de se avaliar a simetria na distribuição dos valores fenotípicos. Para distribuições simétricas, na presença de "outliers", deve-se utilizar a RQ com valor de quantil estimado (t) em 0,50; na ausência de "outliers", pode-se utilizar tanto a metodologia de Eberhart & Russell quanto a RQ (t = 0,50). Para distribuições assimétricas, indica-se o uso da RQ com t = 0,25, para assimetria à direita, e com t = 0,75, para assimetria à esquerda, independentemente da presença de "outliers".
id EMBRAPA-4_b56e14421c406622af3c20dc04a7c635
oai_identifier_str oai:ojs.seer.sct.embrapa.br:article/20187
network_acronym_str EMBRAPA-4
network_name_str Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)
repository_id_str
spelling Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílicaMethodology for analysis of adaptability and stability using quantile regressionMedicago sativa; distribuição assimétrica; interação genótipo x ambiente; melhoramento vegetal; outliers; regressão não paramétricaMedicago sativa; asymmetrical distribution; genotype x environment interaction; plant breeding; outliers; nonparametric regressionO objetivo deste trabalho foi desenvolver e validar uma metodologia de análise da adaptabilidade e da estabilidade fenotípica baseada em regressão quantílica (RQ). Para tanto, foram simulados valores fenotípicos com distribuição simétrica e com distribuição assimétrica à direita e à esquerda, com ou sem a presença de "outliers". A metodologia proposta foi aplicada a um conjunto de dados provenientes de um experimento com 92 genótipos de alfafa (Medicago sativa), avaliados em 20 ambientes, e comparada às metodologias de Eberhart & Russell e de regressão não paramétrica. A metodologia da RQ proporcionou resultados iguais ou superiores aos obtidos com as metodologias alternativas avaliadas. No entanto, a ocorrência de resultados discordantes entre as metodologias evidencia a importância de se avaliar a simetria na distribuição dos valores fenotípicos. Para distribuições simétricas, na presença de "outliers", deve-se utilizar a RQ com valor de quantil estimado (t) em 0,50; na ausência de "outliers", pode-se utilizar tanto a metodologia de Eberhart & Russell quanto a RQ (t = 0,50). Para distribuições assimétricas, indica-se o uso da RQ com t = 0,25, para assimetria à direita, e com t = 0,75, para assimetria à esquerda, independentemente da presença de "outliers".The objective of this work was to develop and validate a methodology for analyzing phenotypic adaptability and stability based on quantile regression (QR). For this, phenotypic values were simulated with symmetrical distribution and with asymmetrical distribution to the right and to the left, with or without outliers. The proposed methodology was applied to a data set from an experiment with 92 alfalfa (Medicago sativa) genotypes, evaluated in 20 environments, and compared with the methodologies of Eberhart & Russell and nonparametric regression. The QR methodology provided equal or superior results, compared to the evaluated alternative methodologies. However, the occurrence of disagreeing results between methodologies evidences the importance of evaluating symmetry in the distribution of phenotypic values. For symmetric distributions with outliers, QR should be used with estimated quantile value (t) of 0.50; in the absence of outliers, both the methodology of Eberhart & Russel and QR (t = 0.50) may be used. For asymmetric distributions, the use of RQ with t = 0.25 is suggested for asymmetry to the right, and with t = 0.75 for asymmetry to the left, regardless of the presence of outliers.Pesquisa Agropecuaria BrasileiraPesquisa Agropecuária BrasileiraCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), Fundação Arthur Bernardes (Funarbe)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), Fundação Arthur Bernardes (Funarbe)Barroso, Laís Mayara AzevedoNascimento, MoysésNascimento, Ana Carolina CampanaSilva, Fabyano Fonseca eCruz, Cosme DamiãoBhering, Leonardo LopesFerreira, Reinaldo de Paula2015-04-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/20187Pesquisa Agropecuaria Brasileira; v.50, n.4, abr. 2015; 290-297Pesquisa Agropecuária Brasileira; v.50, n.4, abr. 2015; 290-2971678-39210100-104xreponame:Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPAporhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/20187/12906https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/downloadSuppFile/20187/12367info:eu-repo/semantics/openAccess2015-05-08T18:39:35Zoai:ojs.seer.sct.embrapa.br:article/20187Revistahttp://seer.sct.embrapa.br/index.php/pabPRIhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phppab@sct.embrapa.br || sct.pab@embrapa.br1678-39210100-204Xopendoar:2015-05-08T18:39:35Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false
dc.title.none.fl_str_mv Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica
Methodology for analysis of adaptability and stability using quantile regression
title Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica
spellingShingle Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica
Barroso, Laís Mayara Azevedo
Medicago sativa; distribuição assimétrica; interação genótipo x ambiente; melhoramento vegetal; outliers; regressão não paramétrica
Medicago sativa; asymmetrical distribution; genotype x environment interaction; plant breeding; outliers; nonparametric regression
title_short Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica
title_full Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica
title_fullStr Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica
title_full_unstemmed Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica
title_sort Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica
author Barroso, Laís Mayara Azevedo
author_facet Barroso, Laís Mayara Azevedo
Nascimento, Moysés
Nascimento, Ana Carolina Campana
Silva, Fabyano Fonseca e
Cruz, Cosme Damião
Bhering, Leonardo Lopes
Ferreira, Reinaldo de Paula
author_role author
author2 Nascimento, Moysés
Nascimento, Ana Carolina Campana
Silva, Fabyano Fonseca e
Cruz, Cosme Damião
Bhering, Leonardo Lopes
Ferreira, Reinaldo de Paula
author2_role author
author
author
author
author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), Fundação Arthur Bernardes (Funarbe)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), Fundação Arthur Bernardes (Funarbe)
dc.contributor.author.fl_str_mv Barroso, Laís Mayara Azevedo
Nascimento, Moysés
Nascimento, Ana Carolina Campana
Silva, Fabyano Fonseca e
Cruz, Cosme Damião
Bhering, Leonardo Lopes
Ferreira, Reinaldo de Paula
dc.subject.por.fl_str_mv Medicago sativa; distribuição assimétrica; interação genótipo x ambiente; melhoramento vegetal; outliers; regressão não paramétrica
Medicago sativa; asymmetrical distribution; genotype x environment interaction; plant breeding; outliers; nonparametric regression
topic Medicago sativa; distribuição assimétrica; interação genótipo x ambiente; melhoramento vegetal; outliers; regressão não paramétrica
Medicago sativa; asymmetrical distribution; genotype x environment interaction; plant breeding; outliers; nonparametric regression
description O objetivo deste trabalho foi desenvolver e validar uma metodologia de análise da adaptabilidade e da estabilidade fenotípica baseada em regressão quantílica (RQ). Para tanto, foram simulados valores fenotípicos com distribuição simétrica e com distribuição assimétrica à direita e à esquerda, com ou sem a presença de "outliers". A metodologia proposta foi aplicada a um conjunto de dados provenientes de um experimento com 92 genótipos de alfafa (Medicago sativa), avaliados em 20 ambientes, e comparada às metodologias de Eberhart & Russell e de regressão não paramétrica. A metodologia da RQ proporcionou resultados iguais ou superiores aos obtidos com as metodologias alternativas avaliadas. No entanto, a ocorrência de resultados discordantes entre as metodologias evidencia a importância de se avaliar a simetria na distribuição dos valores fenotípicos. Para distribuições simétricas, na presença de "outliers", deve-se utilizar a RQ com valor de quantil estimado (t) em 0,50; na ausência de "outliers", pode-se utilizar tanto a metodologia de Eberhart & Russell quanto a RQ (t = 0,50). Para distribuições assimétricas, indica-se o uso da RQ com t = 0,25, para assimetria à direita, e com t = 0,75, para assimetria à esquerda, independentemente da presença de "outliers".
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-04-23
dc.type.none.fl_str_mv
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/20187
url https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/20187
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/20187/12906
https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/downloadSuppFile/20187/12367
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Pesquisa Agropecuaria Brasileira
Pesquisa Agropecuária Brasileira
publisher.none.fl_str_mv Pesquisa Agropecuaria Brasileira
Pesquisa Agropecuária Brasileira
dc.source.none.fl_str_mv Pesquisa Agropecuaria Brasileira; v.50, n.4, abr. 2015; 290-297
Pesquisa Agropecuária Brasileira; v.50, n.4, abr. 2015; 290-297
1678-3921
0100-104x
reponame:Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)
instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)
instacron:EMBRAPA
instname_str Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)
instacron_str EMBRAPA
institution EMBRAPA
reponame_str Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)
collection Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)
repository.name.fl_str_mv Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)
repository.mail.fl_str_mv pab@sct.embrapa.br || sct.pab@embrapa.br
_version_ 1793416650758815744