Teste estatístico para contribuição de genótipos e ambientes na matriz de interação GE
| Ano de defesa: | 2008 |
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| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07082008-124513/ |
Resumo: | O presente trabalho teve por objetivos propor um método para testar a contribuição de cada genótipo e ambiente para a interação genótipos X ambientes em ensaios multi-ambientais através de um teste F e implementar uma rotina computacional para a realização da análise de dados segundo o teste proposto. O estudo avalia quatro conjuntos de dados, cada um com diferentes números de genótipos dentro de ambientes com quatro blocos. Para um dos conjuntos, simulou-se as somas de quadrados das linhas (genótipos) e colunas (ambientes) da matriz de interação genótipos X ambientes (GE) gerando 500, 5000 e 10000 experimentos para verificar a distribuição empírica. Os resultados indicaram um ajuste à distribuição qui-quadrado não-central para as linhas e colunas da matriz de interação GE, verificados também pelo teste de Kolmogorov-Smirnov e o gráfico QQplot. Na aplicação do teste F proposto aos quatro conjuntos de dados, identificou-se os genótipos e ambientes que contribuiram mais para a interação genótipos X ambientes. Dessa forma, os melhoristas podem selecionar bons genótipos e ambientes nos seus estudos. |
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Teste estatístico para contribuição de genótipos e ambientes na matriz de interação GEStatistical test for contribution in the interaction matrix of genotypes and environmentsAnálise de dadosContribution of genotypes and environ- mentsDistribuição qui-quadradaGenética estatísticaGenótipos.Genotypes X environments interactionModified F test.Non-central chi-squared distributionO presente trabalho teve por objetivos propor um método para testar a contribuição de cada genótipo e ambiente para a interação genótipos X ambientes em ensaios multi-ambientais através de um teste F e implementar uma rotina computacional para a realização da análise de dados segundo o teste proposto. O estudo avalia quatro conjuntos de dados, cada um com diferentes números de genótipos dentro de ambientes com quatro blocos. Para um dos conjuntos, simulou-se as somas de quadrados das linhas (genótipos) e colunas (ambientes) da matriz de interação genótipos X ambientes (GE) gerando 500, 5000 e 10000 experimentos para verificar a distribuição empírica. Os resultados indicaram um ajuste à distribuição qui-quadrado não-central para as linhas e colunas da matriz de interação GE, verificados também pelo teste de Kolmogorov-Smirnov e o gráfico QQplot. Na aplicação do teste F proposto aos quatro conjuntos de dados, identificou-se os genótipos e ambientes que contribuiram mais para a interação genótipos X ambientes. Dessa forma, os melhoristas podem selecionar bons genótipos e ambientes nos seus estudos.The objective of the present work was to propose a method for testing the con- tribution of each element in a genotypes X environments interaction using multi-environment analyses by means of an F test and implementation of a computational routine to analyze the data according to the test proposed. The study evaluated four data sets, each with a di®erent number of genotypes and environments, in a block design with four repetitions. In one group, the sum of squares within rows (genotypes) and columns (environments) of the genotypes X environments (GE) matrix was simulated, generating 500, 5000 and 10000 experiments to verify the empirical distribution. Results indicate a non-central chi-squared distribution for rows and columns of the GE interaction matrix, which was also verified by the Kolmogorov-Smirnov test and QQplot graph. Application of the F test to the four data sets identified the genotypes and environments that contributed the most to the genotypes X environments interaction. In this way, geneticists can select good genotypes and environments in their studies.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPDias, Carlos Tadeu dos SantosAraújo, Mirian Fernandes Carvalho2008-07-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07082008-124513/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:09:56Zoai:teses.usp.br:tde-07082008-124513Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:09:56Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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