Modelos mistos para experimentos provenientes ao melhoramento de plantas (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: DEMETRIO, CLARICE GARCIA BORGES - ESALQ ; SERMARINI, RENATA ALCARDE - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Subjects: CANA-DE-AÇÚCAR; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; MODELOS MATEMÁTICOS; SELEÇÃO GENÉTICA
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: Universidade Federal do Paraná
- Publisher place: Curitiba
- Date published: 2018
- Source:
- Conference titles: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras)
-
ABNT
SANTOS, Alessandra dos et al. Modelos mistos para experimentos provenientes ao melhoramento de plantas. 2018, Anais.. Curitiba: Universidade Federal do Paraná, 2018. Disponível em: http://www.rbras.org.br/rbras63/sites/default/files/livro-resumos-rbras63.pdf. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Santos, A. dos, Demétrio, C. G. B., Sermarini, R. A., & Brien, C. (2018). Modelos mistos para experimentos provenientes ao melhoramento de plantas. In Biometria e aprendizado estatístico na era da informação: Livro de Resumos; Seção de Posteres II: Genética e Melhoramento. Curitiba: Universidade Federal do Paraná. Recuperado de http://www.rbras.org.br/rbras63/sites/default/files/livro-resumos-rbras63.pdf -
NLM
Santos A dos, Demétrio CGB, Sermarini RA, Brien C. Modelos mistos para experimentos provenientes ao melhoramento de plantas [Internet]. Biometria e aprendizado estatístico na era da informação: Livro de Resumos; Seção de Posteres II: Genética e Melhoramento. 2018 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.rbras.org.br/rbras63/sites/default/files/livro-resumos-rbras63.pdf -
Vancouver
Santos A dos, Demétrio CGB, Sermarini RA, Brien C. Modelos mistos para experimentos provenientes ao melhoramento de plantas [Internet]. Biometria e aprendizado estatístico na era da informação: Livro de Resumos; Seção de Posteres II: Genética e Melhoramento. 2018 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.rbras.org.br/rbras63/sites/default/files/livro-resumos-rbras63.pdf - Exposing the confounding in experimental designs to understand and evaluate them, and formulating linear mixed models for analyzing the data from a designed experiment
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