Melhor predição linear não viciada (Blup) de valores genéticos no melhoramento de Pinus.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1996 |
Outros Autores: | , , |
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/282155 |
Resumo: | O presente trabalho comparou cinco procedimentos de estimação/predição de valores genéticos no melhoramento de Pinus. Em situações de dados balanceados e homogeneidade de variâncias genética e ambiental, os métodos de quadrados mínimos ordinários (OLS), quadrados mínimos generalizados (GLS), melhor predição (BP), melhor predição linear (BLP) e melhor predição linear não viciada (BLUP) se eqüivalem para efeitos de ordenamento de materiais genéticos (mas não para estimação/predição de valores genéticos e ganhos genéticos). Em qualquer situação, o método BLUP é igual ou superior aos demais. Em geral, são melhores os seguintes métodos, em ordem decrescente: BLUP, BLP, BP, GLS e OLS. |
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Melhor predição linear não viciada (Blup) de valores genéticos no melhoramento de Pinus.Predicao de variaveis aleatoriasQuadrados minimos generalizadosQuadrados minimos ordinariosModelos lineares mistosPrediction of random variablesGeneralized least squareOrdinary least squareMixed linear modelsO presente trabalho comparou cinco procedimentos de estimação/predição de valores genéticos no melhoramento de Pinus. Em situações de dados balanceados e homogeneidade de variâncias genética e ambiental, os métodos de quadrados mínimos ordinários (OLS), quadrados mínimos generalizados (GLS), melhor predição (BP), melhor predição linear (BLP) e melhor predição linear não viciada (BLUP) se eqüivalem para efeitos de ordenamento de materiais genéticos (mas não para estimação/predição de valores genéticos e ganhos genéticos). Em qualquer situação, o método BLUP é igual ou superior aos demais. Em geral, são melhores os seguintes métodos, em ordem decrescente: BLUP, BLP, BP, GLS e OLS.Resende, pesquisador Embrapa-Cnpf, Prates, academico de Estatistica da UFPR, Jesus e Yamada, academicos de Ciencia de Computacao , Setor de Ciencias Exatas, PUC_PR.RESENDE, M. D. V dePRATES, D. F.JESUS, A. deYAMADA, C. K.2011-04-10T11:11:11Z2011-04-10T11:11:11Z1997-07-1719962015-02-11T11:11:11Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleBoletim de Pesquisa Florestal, Colombo, n. 32/33, p. 3-22, jan./dez. 1996.0101-1057http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/282155porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPA2017-08-15T22:03:30Zoai:www.alice.cnptia.embrapa.br:doc/282155Repositório InstitucionalPUBhttps://www.alice.cnptia.embrapa.br/oai/requestopendoar:21542017-08-15T22:03:30falseRepositório InstitucionalPUBhttps://www.alice.cnptia.embrapa.br/oai/requestcg-riaa@embrapa.bropendoar:21542017-08-15T22:03:30Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false |
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