Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2009 |
Outros Autores: | , |
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 |