Análise da adaptabilidade através de regressão linear segmentada. 2. Aplicação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: da Silva, João Gilberto Corrêa
Data de Publicação: 1995
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/4327
Resumo: O método de regressão linear simples de Finlay & Wilkinson (1963), estendido por Eberhart & Russell (1966), postula uma relação linear simples entre a resposta do genótipo e o índice de ambiente. Desta forma, ele não é capaz de identificar o genótipo com sensibilidade de resposta ao ambiente desejável, ou seja, o genótipo responsivo a ambientes favoráveis ou melhorados e que mantenha produtividade razoável em ambientes adversos. Silva & Barreto (1986) propõem um modelo linear segmentado que permite distinguir os diversos padrões de resposta que compreendem as combinações de taxas de variação baixa, média e elevada nos ambientes desfavoráveis e nos ambientes favoráveis. Silva (1995) aborda este modelo no contexto do modelo linear geral e formula o método de regressão linear segmentada como uma extensão do método de regressão linear simples para proporcionar mais possibilidades para inferências com vistas à caracterização e comparação de genótipos quanto à adaptabilidade ao ambiente. Este artigo ilustra este método através de sua aplicação a dados de um experimento de comparação de cultivares de arroz de sequeiro.
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