Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes (2023)
- Authors:
- Autor USP: NASCIMENTO, WERLLESON - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCE
- DOI: 10.11606/D.11.2023.tde-03102023-085726
- Subjects: TRIGO; MODELOS MATEMÁTICOS; REAMOSTRAGEM BOOTSTRAP; ANÁLISE DE VARIÂNCIA; PERMUTAÇÕES; INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE; PLANTIO DIRETO
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: 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 dedados 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
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2023
- Data da defesa: 07.06.2023
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
NASCIMENTO, Werlleson. Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2023. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03102023-085726/. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Nascimento, W. (2023). Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03102023-085726/ -
NLM
Nascimento W. Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes [Internet]. 2023 ;[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03102023-085726/ -
Vancouver
Nascimento W. Análise AMMI e AMMI robusta em dados de trigo com observações discrepantes [Internet]. 2023 ;[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03102023-085726/ - Climatology of Air Temperature in Belterra: Thermal Regulation Ecosystem Services Provided by the Tapajós National Forest in the Amazon
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