Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes

• Autor(a) principal: Nascimento, Werlleson
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03102023-085726/
• topic: Bootstrap; Bootstrap; Group of experiment; Grupo de experimentos; Permutação; Permutation; R-AMMI; R-AMMI; Reamostragem; Resampling

Ensaios agrícolas implantados em diferentes locais são bastante comuns, principalmente em fases finais de programas de melhoramento genético. Estudar a adaptabilidade e a estabilidade dos materiais genéticos é de grande interesse para o melhorista, seja para identificar genótipos superiores, seja para fazer recomendações regionalizadas. Estudar o efeito do ambiente sobre o rendimento das culturas é um dos principais desafios deste tipo de pesquisa, considerando-se que a interação genótipo × ambiente pode se tornar bastante complexa. O tipo de análise mais comum para situações como essa é fazer a análise de variância de grupos de experimentos e aplicação de testes de comparação de médias. No entanto, também é possível fazer uso de métodos estatísticos multivariados. Entre as metodologias mais proeminentes, destaca-se o modelo AMMI. Esta metodologia combina em uma única análise a ANOVA, para estudar os efeitos aditivos do modelo, e a Análise de Componentes Principais, ou Decomposição em Valor Singular para decompor a interação. Ocorre que esta técnica possui pressupostos muito fortes, como a necessidade de normalidade e homogeneidade de variâncias residual. Para contornar esta limitação, alternativas têm sido propostas, entre estas destaca-se métodos de reamostragem e o algoritmo R-AMMI. Assim, objetivou-se neste trabalho aplicar o modelo AMMI tradicional e os métodos de reamostragem e algoritmo R-AMMI quando as pressuposições do modelo não forem atendidas, em um conjunto de dados proveniente da estação experimental do CIMMYT (Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo), localizada em Ciudad Obregon, Sonora, no noroeste do México, de um ensaio realizado em quatro ambientes distintos: (E1) canteiros convencionalmente arados com irrigação total, (E2) canteiros convencionalmente arados com irrigação reduzida, (E3) plantio direto com irrigação total e (E4) plantio direto com irrigação reduzida. Dentro de cada ambiente foi implantado um delineamento em blocos completamente casualizados, com três blocos e 24 genótipos de duas espécies de trigo, sendo 12 genótipos de trigo comum (Triticum aestivum) e 12 de trigo durum (Triticum turgidum). A variável resposta analisada neste estudo foi o rendimento de grãos (kg/ha), referentes à safra de 2017-2018. Os ambientes E1 e E4 foram bastante similares entre si, indicando que é possível ter um ambiente altamente produtivo com práticas conservacionistas do solo. O sistema de plantio direto pode ser prejudicado no caso de excesso de irrigação, possivelmente devido a maior infiltração de água nesses ambientes, que podem resultar estresse hídrico às plantas. Os algoritmos R-AMMI e o método baseado em reamostragem são importantes formas para contornar a situação de se trabalhar com dados contaminados com observações discrepantes. Como sugestão para estudos futuros, recomenda-se combinar o algoritmo de reamostragem com o R-AMMI, aplicando-o diretamente nos resíduos da regressão robusta.