Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Piovesan, Pamela
Data de Publicação: 2009
Outros Autores: Araújo, Lucio Borges De [UNESP], Dias, Carlos Tadeu Dos Santos
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S0103-84782009005000081
http://hdl.handle.net/11449/212311
Resumo: This paper presents an application of AMMI models - Additive Main effects and Multiplicative Interaction model - for a thorough study about the effect of the interaction between genotype and environment in multi-environments experiments with balanced data. Two methods of crossed validation are presented and the improvement of these methods through the correction of eigenvalues, being these rearranged by the isotonic regression. A comparative study between these methods is made, with real data. The results show that the EASTMENT & KRZANOWSKI (1982) method selects a more parsimonious model and when this method is improved with the correction of the eigenvalues, the number of components are not modified. GABRIEL (2002) method selects a huge number of terms to hold back in the model, and when this method is improved by the correction of eigenvalue, the number of terms diminishes. Therefore, the improvement of these methods through the correction of eigenvalues brings a great benefit from the practical point of view for the analyst of data proceeding from multi-ambient, since the selection of numbers of multiplicative terms represents a profit of the number of blocks (or repetitions), when the model AMMI is used, instead of the complete model.
id UNSP_32077354c4461bc7d98a2e22dc1faa7c
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/212311
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativaCross-validation with eigenvalue correction and isotonic regression in the additive main effect and multiplicative interaction modelgenotype × environment interactionmulti-environments experimentsmultivariate analysisinteração genótipo × ambienteexperimentos agronômicos multiambientaisanálise multivariadaThis paper presents an application of AMMI models - Additive Main effects and Multiplicative Interaction model - for a thorough study about the effect of the interaction between genotype and environment in multi-environments experiments with balanced data. Two methods of crossed validation are presented and the improvement of these methods through the correction of eigenvalues, being these rearranged by the isotonic regression. A comparative study between these methods is made, with real data. The results show that the EASTMENT & KRZANOWSKI (1982) method selects a more parsimonious model and when this method is improved with the correction of the eigenvalues, the number of components are not modified. GABRIEL (2002) method selects a huge number of terms to hold back in the model, and when this method is improved by the correction of eigenvalue, the number of terms diminishes. Therefore, the improvement of these methods through the correction of eigenvalues brings a great benefit from the practical point of view for the analyst of data proceeding from multi-ambient, since the selection of numbers of multiplicative terms represents a profit of the number of blocks (or repetitions), when the model AMMI is used, instead of the complete model.Neste trabalho é apresentada a aplicação dos modelos AMMI com o propósito de analisar a interação entre genótipo e ambiente em experimentos agronômicos multiambientais com dados balanceados. São apresentados dois métodos de validação cruzada e o aperfeiçoamento desses métodos por meio da correção de autovalores, sendo estes ordenados por meio da regressão isotônica. É realizado um estudo comparativo entre esses métodos por meio de dados reais. Os resultados mostram para esse conjunto de dados que o método de EASTMENT & KRZANOWSKI (1982) seleciona um modelo mais parcimonioso. Além disso, quando esse método é aperfeiçoado com a correção dos autovalores, o número de componentes não se altera. O método de GABRIEL (2002) seleciona um maior número de termos no modelo, e, quando se aplica a correção de autovalores, o número de termos diminui. O aperfeiçoamento desses métodos por meio da correção de autovalores traz um grande benefício para o pesquisador do ponto de vista prático, uma vez que a seleção do número de termos multiplicativos representa um ganho do número de blocos (ou repetições), quando se utiliza o modelo AMMI em vez do modelo completo, sendo, portanto, melhor utilizar o modelo AMMI com correção dos autovalores e selecionar o número de componentes por meio do método de Eastment e Krzanowski.Universidade Estadual Paulista, Departamento de BioestatísticaUniversidade de São Paulo, Escola Superior de Agricultura Luiz de QueirozUniversidade Estadual Paulista, Departamento de BioestatísticaUniversidade Federal de Santa MariaUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Universidade de São Paulo (USP)Piovesan, PamelaAraújo, Lucio Borges De [UNESP]Dias, Carlos Tadeu Dos Santos2021-07-14T10:37:52Z2021-07-14T10:37:52Z2009-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article1018-1023application/pdfhttp://dx.doi.org/10.1590/S0103-84782009005000081Ciência Rural. Santa Maria, RS, Brazil: Universidade Federal de Santa Maria, v. 39, n. 4, p. 1018-1023, 2009.0103-84781678-4596http://hdl.handle.net/11449/21231110.1590/S0103-84782009005000081S0103-84782009000400010S0103-84782009000400010.pdfSciELOreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporCiência Ruralinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-12-09T06:17:27Zoai:repositorio.unesp.br:11449/212311Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T19:49:31.561600Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa
Cross-validation with eigenvalue correction and isotonic regression in the additive main effect and multiplicative interaction model
title Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa
spellingShingle Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa
Piovesan, Pamela
genotype × environment interaction
multi-environments experiments
multivariate analysis
interação genótipo × ambiente
experimentos agronômicos multiambientais
análise multivariada
title_short Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa
title_full Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa
title_fullStr Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa
title_full_unstemmed Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa
title_sort Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa
author Piovesan, Pamela
author_facet Piovesan, Pamela
Araújo, Lucio Borges De [UNESP]
Dias, Carlos Tadeu Dos Santos
author_role author
author2 Araújo, Lucio Borges De [UNESP]
Dias, Carlos Tadeu Dos Santos
author2_role author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Universidade de São Paulo (USP)
dc.contributor.author.fl_str_mv Piovesan, Pamela
Araújo, Lucio Borges De [UNESP]
Dias, Carlos Tadeu Dos Santos
dc.subject.por.fl_str_mv genotype × environment interaction
multi-environments experiments
multivariate analysis
interação genótipo × ambiente
experimentos agronômicos multiambientais
análise multivariada
topic genotype × environment interaction
multi-environments experiments
multivariate analysis
interação genótipo × ambiente
experimentos agronômicos multiambientais
análise multivariada
description This paper presents an application of AMMI models - Additive Main effects and Multiplicative Interaction model - for a thorough study about the effect of the interaction between genotype and environment in multi-environments experiments with balanced data. Two methods of crossed validation are presented and the improvement of these methods through the correction of eigenvalues, being these rearranged by the isotonic regression. A comparative study between these methods is made, with real data. The results show that the EASTMENT & KRZANOWSKI (1982) method selects a more parsimonious model and when this method is improved with the correction of the eigenvalues, the number of components are not modified. GABRIEL (2002) method selects a huge number of terms to hold back in the model, and when this method is improved by the correction of eigenvalue, the number of terms diminishes. Therefore, the improvement of these methods through the correction of eigenvalues brings a great benefit from the practical point of view for the analyst of data proceeding from multi-ambient, since the selection of numbers of multiplicative terms represents a profit of the number of blocks (or repetitions), when the model AMMI is used, instead of the complete model.
publishDate 2009
dc.date.none.fl_str_mv 2009-07
2021-07-14T10:37:52Z
2021-07-14T10:37:52Z
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/S0103-84782009005000081
Ciência Rural. Santa Maria, RS, Brazil: Universidade Federal de Santa Maria, v. 39, n. 4, p. 1018-1023, 2009.
0103-8478
1678-4596
http://hdl.handle.net/11449/212311
10.1590/S0103-84782009005000081
S0103-84782009000400010
S0103-84782009000400010.pdf
url http://dx.doi.org/10.1590/S0103-84782009005000081
http://hdl.handle.net/11449/212311
identifier_str_mv Ciência Rural. Santa Maria, RS, Brazil: Universidade Federal de Santa Maria, v. 39, n. 4, p. 1018-1023, 2009.
0103-8478
1678-4596
10.1590/S0103-84782009005000081
S0103-84782009000400010
S0103-84782009000400010.pdf
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv Ciência Rural
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 1018-1023
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Maria
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Maria
dc.source.none.fl_str_mv SciELO
reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808129124519116800