Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa.

• Autor(a) principal: NASCIMENTO, M.
• Data de Publicação: 2011
• Outros Autores: SILVA, F. F. e, SAFADI, T., NASCIMENTO, A. C. C., FERREIRA, R. de P., CRUZ, C. D.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
• Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/906555; https://doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004
• topic: Fator de Bayes; Priori informativa; Interação genótipo x ambiente; MCMC; Medicago Sativa

O objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem bayesiana do método de Eberhart & Russell para avaliar a adaptabilidade e da estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa), bem como avaliar a eficiência da utilização de distribuições a priori informativas e pouco informativas. Foram utilizados dados de um experimento em blocos ao acaso, no qual se avaliou a produção de massa de matéria seca de 92 genótipos. A metodologia bayesiana proposta foi implementada no programa livre R por meio da função MCMCregress do pacote MCMCpack. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de meta-análise, que se caracteriza pela utilização de informações provenientes de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes, com a função BayesFactor do pacote MCMCpack, que indicou a priori informativa como a mais adequada nas condições deste estudo.