Aplicação da análise espacial na avaliação de experimentos de seleção de clones de laranjeira Pêra
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Data de Publicação: | 2013 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Ciência Rural |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782013000100002 |
Resumo: | Em experimentos de competição de cultivares de citros, geralmente são utilizados muitos tratamentos, o que requer o emprego de grandes blocos e parcelas com poucas plantas. Tem sido debatido que, nessas condições, pode ocorrer a correlação entre parcelas vizinhas, violando assim a pressuposição de erros independentes da análise de variância. O presente trabalho teve por objetivo avaliar diferentes parametrizações de modelos, considerando ou não a dependência espacial entre parcelas, em dois experimentos de competição de clones de laranjeira Pêra (Citrus sinensis L. Osbeck). Foi utilizada a estrutura auto-regressiva separável de primeira ordem (AR1 x AR1) como modelo de dependência espacial entre os erros. Os resultados encontrados apontam que a modelagem espacial dos erros utilizando modelos auto-regressivos separáveis de primeira ordem para experimentos de seleção de clones de laranjeira Pêra, normalmente trazem pequenos ganhos em termos de qualidade de ajuste. A análise desconsiderando o fator blocos mais o ajuste espacial auto-regressivo separável de primeira ordem apresentou melhor qualidade de ajuste entre os modelos avaliados. |
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Aplicação da análise espacial na avaliação de experimentos de seleção de clones de laranjeira PêraCitrus sinensisprodutividadevolume de copaautocorrelação espacialmodelos auto-regressivosmelhoramento de plantasEm experimentos de competição de cultivares de citros, geralmente são utilizados muitos tratamentos, o que requer o emprego de grandes blocos e parcelas com poucas plantas. Tem sido debatido que, nessas condições, pode ocorrer a correlação entre parcelas vizinhas, violando assim a pressuposição de erros independentes da análise de variância. O presente trabalho teve por objetivo avaliar diferentes parametrizações de modelos, considerando ou não a dependência espacial entre parcelas, em dois experimentos de competição de clones de laranjeira Pêra (Citrus sinensis L. Osbeck). Foi utilizada a estrutura auto-regressiva separável de primeira ordem (AR1 x AR1) como modelo de dependência espacial entre os erros. Os resultados encontrados apontam que a modelagem espacial dos erros utilizando modelos auto-regressivos separáveis de primeira ordem para experimentos de seleção de clones de laranjeira Pêra, normalmente trazem pequenos ganhos em termos de qualidade de ajuste. A análise desconsiderando o fator blocos mais o ajuste espacial auto-regressivo separável de primeira ordem apresentou melhor qualidade de ajuste entre os modelos avaliados.Universidade Federal de Santa Maria2013-01-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782013000100002Ciência Rural v.43 n.1 2013reponame:Ciência Ruralinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM10.1590/S0103-84782012005000134info:eu-repo/semantics/openAccessMaia,EmanuelSiqueira,Dalmo Lopes deCarvalho,Sérgio Alves dePeternelli,Luiz AlexandreLatado,Rodrigo Rochapor2013-07-30T00:00:00ZRevista |
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