AMMI Bayesiano para dados ordinais - Mendes, Cristian Tiago Erazo (2021)
Nesta tese investigamos a implementação do AMMI bayesiano para dados ordinais. Inicialmente fizemos uma revisão sobre aspectos teóricos de inferência bayesiana, da análise de ensaios multi ambientais (MET) e de modelos de limiar. Em seguida apresentamos dois artigos para submissão a revistas científicas. O primeiro é um artigo de revisão sobre o AMMIbayesiano com exemplificação numérica de sua implementação tecnicamente mais atualizada. O modelo se mostra muito flexível para ajustar dados desbalanceados, não ortogonais e heteroscedásticos, mas depende de respostas contínuas em que se possa supor aproximação normal. O segundo artigo é sobre a análise de dados ordinais na estrutura do modelo AMMI-bayesiano. Um conjunto de dados MET foi artificialmente transformado em respostas ordinais a partir de uma variável observada contínua. Este recurso foi usado para gerar um padrão ouro como referência de análise, que não existe nas aplicações reais. O uso de uma variável latente contínua, usando funções de ligação acumuladas probit permitiu implementar a análise e mostrou-se eficiente em separar genótipos estáveis de instáveis. Com os dados ordinais a interpretação é menos poderosa, porém mais rigorosa e consistente com a análise de dados contínuos.