Luiz Alexandre Peternelli Área de Estatística Departamento de Informática

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Sobre o uso de métodos estatísticos auxiliares nos estágios iniciais de seleção dos programas de melhoramento de plantas. Luiz Alexandre Peternelli Área de Estatística Departamento de Informática Universidade Federal de Viçosa – UFV. Objetivo. - PowerPoint PPT Presentation

Text of Luiz Alexandre Peternelli Área de Estatística Departamento de Informática

  • Sobre o uso de mtodos estatsticos auxiliares nos estgios iniciais de seleo dos programas de melhoramento de plantas

    Luiz Alexandre Peternelli

    rea de EstatsticaDepartamento de InformticaUniversidade Federal de Viosa UFV

  • Objetivo

    Sobre alguns mtodos estatsticos de uso potencial na fase inicial de programas de melhoramento de plantas; Sobre os possveis obstculos ou problemas; Sobre necessidades de pesquisas futuras;

  • Programas de Melhoramento Seleo de elevado nmero de gentipos; rea limitada; Recursos financeiros limitados; Pressa; Estgios iniciais

  • Solues possveis Aumentar a rea experimental; Conseguir mais recursos financeiros; Avaliar um menor nmero de material (?); perda de indivduos superiores; Reduzir o nmero de repeties do material (?). perda na preciso experimental; Reduzir o tamanho da parcela (?); interferncia entre parcelas vizinhas;

  • Propostas de Delineamentos Delineamentos aumentados (Federer, 1956) Define-se: tratamentos comuns (testemunhas) tratamentos regulares (novo material) Seleciona-se um delineamento para os trat. comuns DBC, DBI, DQL etc Aumenta-se o tamanho dos blocos, ou o nmero de linhas ou colunas para acomodar os trat. regulares; Tratamentos regulares geralmente r = 1. #

  • Detalhes do delineamentoTratamentos comuns erro experimentalTratamentos regulares ajustados para efeito de blocos, linhas ou colunasOBS.: proposta inicial: substituir o uso de testemunhas sistematicamente arranjadas no campo

  • Estudos recentesMelhora do ajuste com o uso de modelos mistosem que: y : vetor de observaes; b : vetor de efeitos fixos desconhecidos; u : vetor de efeitos aleatrios desconhecidos; e : vetor de erros aleatrios; X e Z : matrizes conhecidas

  • Alternativas de anlise Uso de dados de parentesco ou de marcadores moleculares matriz de similaridades genticas

    Tratamentos regulares aleatrio ou fixo Blocos aleatrio ou fixo

    Porm ...eventual similaridade entre respostas de parcelas vizinhas

  • Uso de Estatstica Espacial levar em conta o efeito da heterogeneidade espacial oriundas da: no homogeneidade dentro dos blocos; forma e disposio inapropriadas; proposta inicial anos 30; desde ento propostos vrios outros mtodos ou variantes dos primeiros Em resumo...

  • Mtodos de Estatstica Espacialgeoestatstica

    tcnica de anlise multivariada

    regresso linear mltipla

    intuio

    anlise de covarincia

    Princpios envolvidos:

  • Maior dificuldade:Desconhecimento da teoria envolvida;Disponibilidade de softwares para execuo das anlises;Alguns autores programas em SAS para esclarecer algumas anlises (ex.): Wolfinger et al. (1997) Duarte (2000) Federer et al. (2001)

  • Recente proposta de aplicao Federer, Reynolds and Crossa (2001). Combining Results from augmented Designs over Sites. Agron. J. 93:389-395. Proposta: Combinar resultados de experimentos de diferentes locais usando as trs teoriasvantagens sugeridas:

  • vantagens: diz superar as dificuldades na combinao de resultados de experimentos de vrios locais; economia de recursos; permite avaliar melhor os novos materiais; independncia quanto a homogeneidade da varincia residual; uso das mesmas testemunhas por local; mesmo modelo de resposta por local; mesmo delineamento por local.

  • Resumo do mtodo Para cada local, para cada varivel escolhe-se um delineamento aumentado; ajusta-se o modelo que melhor represente a variabilidade espacial; (modelo fixo) Ex. para o modelo selecionado anlise modelo misto: fixo testemunhas; aleatrio blocos e novos tratamentos obtm mdias de tratamento ajustadas *

  • local 1 Prod = trat C1 C2 C3 C4 C6 C8 R1 R2 R4 R8 R10 C1R1 C2R1 C3R1

    local 2 Prod = trat C1 C4 C10 R2 C1R1 C1R3 C2R2 C2R4 C3R2 C3R4 C4R3 C4R4

    local 3 Prod = rep trat bloco(rep) C1bloco(rep)

  • Combinao dos resultadosMtodo 1 (Cochran e Cox, 1957)obter as mdias ajustadas;anlise: esquema fatoriallocal aleatriotratamentos fixoobter as demais informaes de interesse

  • ... continuaoMtodo 2 obter as mdias ajustadasdividir as mdias pelos seus erros padresAnlise: esquema fatoriallocal e trat aleatrioobter demais informaes de interesse

  • Consideraes finaisH real necessidade para tanta preciso?inmeros mtodos estatsticos usados simultaneamente; porm...fase inicial de programas de melhoramento;Escolha das testemunhas influi?;H influncia da classificao indevida de efeitos fixos e aleatrios?;

  • ... Consideraes finaisUso de parcelas pequenas influi?Definir objetivos : simples ordenamento visandoseleo de certo percentual(?); ouseleo baseada na testemunha(?);obteno de parmetros genticos (?);Divergncia de resultados encontrados na literatura;

  • ... Consideraes finaisTrabalhos futuros ...SIMULAO validao do modeloFIM

  • Esquema ilustrativo - Blocos AumentadosretBlocos 1 e 2 aumentados