Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de Alfafa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Moysés
Data de Publicação: 2010
Outros Autores: Silva, Fabyano Fonseca e, Sáfadi, Thelma, Nascimento, Ana Carolina Campana, Ferreira, Reinaldo de Paula, Cruz, Cosme Damião
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004
http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/17397
Resumo: 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.
id UFV_acbc8670802eaaf78c93b217243436cc
oai_identifier_str oai:locus.ufv.br:123456789/17397
network_acronym_str UFV
network_name_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
repository_id_str 2145
spelling Nascimento, MoysésSilva, Fabyano Fonseca eSáfadi, ThelmaNascimento, Ana Carolina CampanaFerreira, Reinaldo de PaulaCruz, Cosme Damião2018-02-07T10:07:53Z2018-02-07T10:07:53Z2010-12-1416783921http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/17397O 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.The objective of this work was to propose a Bayesian approach for the Eberhart & Russell method to evaluate the phenotypic adaptability and stability of alfafa (Medicago sativa) genotypes, as well as to evaluate the efficiency of the use of prior informative and noninformative distributions. Data from a randomized block design experiment evaluating the forage dry weight of 92 genotypes were used. The Bayesian methodology proposed was implemented in the free software R by the MCMCregress function of the MCMCpack package. To represent the noninformative prior distributions, a probability distribution with high variance was used; and, to represent the informative prior, a meta-analysis concept was adopted, characterized by the use of information provided by previous studies. The comparison between the prior distributions was done using the Bayes Factor, with the BayesFactor function of the MCMCpack package, which indicated that an informative prior is more appropriate under the conditions of this study.porPesquisa Agropecuária Brasileirav. 46, n. 1, p. 26-32, Janeiro 2011Medicago sativaFator de BayesPriori informativaInteração genótipo x ambienteMCMCAbordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de Alfafainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALartigo.pdfartigo.pdftexto completoapplication/pdf507335https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/17397/1/artigo.pdfec3c3da41d6b7e555bd710cacb98a5dbMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/17397/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILartigo.pdf.jpgartigo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4715https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/17397/3/artigo.pdf.jpgd6b50498a216e78fce64426d5831a419MD53123456789/173972018-02-07 22:01:01.927oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452018-02-08T01:01:01LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
dc.title.pt-BR.fl_str_mv Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de Alfafa
title Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de Alfafa
spellingShingle Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de Alfafa
Nascimento, Moysés
Medicago sativa
Fator de Bayes
Priori informativa
Interação genótipo x ambiente
MCMC
title_short Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de Alfafa
title_full Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de Alfafa
title_fullStr Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de Alfafa
title_full_unstemmed Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de Alfafa
title_sort Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de Alfafa
author Nascimento, Moysés
author_facet Nascimento, Moysés
Silva, Fabyano Fonseca e
Sáfadi, Thelma
Nascimento, Ana Carolina Campana
Ferreira, Reinaldo de Paula
Cruz, Cosme Damião
author_role author
author2 Silva, Fabyano Fonseca e
Sáfadi, Thelma
Nascimento, Ana Carolina Campana
Ferreira, Reinaldo de Paula
Cruz, Cosme Damião
author2_role author
author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Nascimento, Moysés
Silva, Fabyano Fonseca e
Sáfadi, Thelma
Nascimento, Ana Carolina Campana
Ferreira, Reinaldo de Paula
Cruz, Cosme Damião
dc.subject.pt-BR.fl_str_mv Medicago sativa
Fator de Bayes
Priori informativa
Interação genótipo x ambiente
MCMC
topic Medicago sativa
Fator de Bayes
Priori informativa
Interação genótipo x ambiente
MCMC
description 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.
publishDate 2010
dc.date.issued.fl_str_mv 2010-12-14
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2018-02-07T10:07:53Z
dc.date.available.fl_str_mv 2018-02-07T10:07:53Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004
http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/17397
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv 16783921
identifier_str_mv 16783921
url http://dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004
http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/17397
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.ispartofseries.pt-BR.fl_str_mv v. 46, n. 1, p. 26-32, Janeiro 2011
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 Agropecuária Brasileira
publisher.none.fl_str_mv Pesquisa Agropecuária Brasileira
dc.source.none.fl_str_mv reponame:LOCUS Repositório Institucional da UFV
instname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron:UFV
instname_str Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron_str UFV
institution UFV
reponame_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
collection LOCUS Repositório Institucional da UFV
bitstream.url.fl_str_mv https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/17397/1/artigo.pdf
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/17397/2/license.txt
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/17397/3/artigo.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv ec3c3da41d6b7e555bd710cacb98a5db
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
d6b50498a216e78fce64426d5831a419
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)
repository.mail.fl_str_mv fabiojreis@ufv.br
_version_ 1801213102020100096

Registros relacionados