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Artigo de periodico
Análise da expansão da soja: uma aplicação de análise multivariada e redes neurais artificiais (2019)
Paiva, Marina S.; Nagano, Marcelo Seido ; Hongyu, Kuang
Fonte: Sigmae. Unidade: EESC
Assuntos: SOJA, REDES NEURAIS, ANÁLISE MULTIVARIADA
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ABNT
PAIVA, Marina S. e NAGANO, Marcelo Seido e HONGYU, Kuang. Análise da expansão da soja: uma aplicação de análise multivariada e redes neurais artificiais. Sigmae, v. 8, n. 2, p. 554-563, 2019Tradução . . Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c827f2b9-4993-4102-bc5a-e39b1ec7be01/prod_24471_sysno_3042018.pdf. Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Paiva, M. S., Nagano, M. S., & Hongyu, K. (2019). Análise da expansão da soja: uma aplicação de análise multivariada e redes neurais artificiais. Sigmae, 8( 2), 554-563. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/c827f2b9-4993-4102-bc5a-e39b1ec7be01/prod_24471_sysno_3042018.pdf
NLM
Paiva MS, Nagano MS, Hongyu K. Análise da expansão da soja: uma aplicação de análise multivariada e redes neurais artificiais [Internet]. Sigmae. 2019 ; 8( 2): 554-563.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c827f2b9-4993-4102-bc5a-e39b1ec7be01/prod_24471_sysno_3042018.pdf
Vancouver
Paiva MS, Nagano MS, Hongyu K. Análise da expansão da soja: uma aplicação de análise multivariada e redes neurais artificiais [Internet]. Sigmae. 2019 ; 8( 2): 554-563.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c827f2b9-4993-4102-bc5a-e39b1ec7be01/prod_24471_sysno_3042018.pdf
Artigo de periodico
Características dos componentes de ovos da linhagem Ross de idades diferentes via análise multivariada (2018)
Traldi, Ana Beatriz; Silva, Fabiane de Lima; Hongyu, Kuang; Sartorio, Simone Daniela; Menten, José Fernando Machado
Fonte: Revista de Ciências Agrárias. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE DISCRIMINANTE, COMPONENTES PRINCIPAIS, GALINHAS POEDEIRAS, IDADE, OVO
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ABNT
TRALDI, Ana Beatriz et al. Características dos componentes de ovos da linhagem Ross de idades diferentes via análise multivariada. Revista de Ciências Agrárias, v. 41, n. 2, p. 557-566, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.19084/RCA17145. Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Traldi, A. B., Silva, F. de L., Hongyu, K., Sartorio, S. D., & Menten, J. F. M. (2018). Características dos componentes de ovos da linhagem Ross de idades diferentes via análise multivariada. Revista de Ciências Agrárias, 41( 2), 557-566. doi:10.19084/RCA17145
NLM
Traldi AB, Silva F de L, Hongyu K, Sartorio SD, Menten JFM. Características dos componentes de ovos da linhagem Ross de idades diferentes via análise multivariada [Internet]. Revista de Ciências Agrárias. 2018 ; 41( 2): 557-566.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://doi.org/10.19084/RCA17145
Vancouver
Traldi AB, Silva F de L, Hongyu K, Sartorio SD, Menten JFM. Características dos componentes de ovos da linhagem Ross de idades diferentes via análise multivariada [Internet]. Revista de Ciências Agrárias. 2018 ; 41( 2): 557-566.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://doi.org/10.19084/RCA17145
Trabalho de evento
Análise fatorial exploratória aplicada aos questionários de satisfação do curso de estatística de uma instituição federal (2017)
Kirch, Jhessica Letícia; Hongyu, Kuang; Silva, Fabiane de Lima; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: Desafios recorrentes da estatística aplicada: a informação em tempos de big data: Anais. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras). Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE MULTIVARIADA, ANÁLISE FATORIAL, ENSINO SUPERIOR, ESTATÍSTICA
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ABNT
KIRCH, Jhessica Letícia et al. Análise fatorial exploratória aplicada aos questionários de satisfação do curso de estatística de uma instituição federal. 2017, Anais.. Lavras: Departamento de Estatística. Universidade Federal de Lavras, 2017. . Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Kirch, J. L., Hongyu, K., Silva, F. de L., & Dias, C. T. dos S. (2017). Análise fatorial exploratória aplicada aos questionários de satisfação do curso de estatística de uma instituição federal. In Desafios recorrentes da estatística aplicada: a informação em tempos de big data: Anais. Lavras: Departamento de Estatística. Universidade Federal de Lavras.
NLM
Kirch JL, Hongyu K, Silva F de L, Dias CT dos S. Análise fatorial exploratória aplicada aos questionários de satisfação do curso de estatística de uma instituição federal. Desafios recorrentes da estatística aplicada: a informação em tempos de big data: Anais. 2017 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Vancouver
Kirch JL, Hongyu K, Silva F de L, Dias CT dos S. Análise fatorial exploratória aplicada aos questionários de satisfação do curso de estatística de uma instituição federal. Desafios recorrentes da estatística aplicada: a informação em tempos de big data: Anais. 2017 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Trabalho de evento
Análise GGE biplot para interação genótipo por ambiente nos dados de melão (2017)
Hongyu, Kuang; Souza, Édila Cristina de; Silva, Fabiane de Lima; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: Desafios recorrentes da estatística aplicada: a informação em tempos de big data: Anais. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras). Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE MULTIVARIADA, COMPONENTES PRINCIPAIS, INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MELÃO
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ABNT
HONGYU, Kuang et al. Análise GGE biplot para interação genótipo por ambiente nos dados de melão. 2017, Anais.. Lavras: Departamento de Estatística. Universidade Federal de Lavras, 2017. . Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Hongyu, K., Souza, É. C. de, Silva, F. de L., & Dias, C. T. dos S. (2017). Análise GGE biplot para interação genótipo por ambiente nos dados de melão. In Desafios recorrentes da estatística aplicada: a informação em tempos de big data: Anais. Lavras: Departamento de Estatística. Universidade Federal de Lavras.
NLM
Hongyu K, Souza ÉC de, Silva F de L, Dias CT dos S. Análise GGE biplot para interação genótipo por ambiente nos dados de melão. Desafios recorrentes da estatística aplicada: a informação em tempos de big data: Anais. 2017 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Vancouver
Hongyu K, Souza ÉC de, Silva F de L, Dias CT dos S. Análise GGE biplot para interação genótipo por ambiente nos dados de melão. Desafios recorrentes da estatística aplicada: a informação em tempos de big data: Anais. 2017 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Artigo de periodico
Análise Fatorial para Avaliação dos Questionários de Satisfação do Curso de Estatística de uma Instituição Federal (2017)
Kirch, Jhessica Letícia; Hongyu, Kuang; Silva, Fabiane de Lima; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: E&S Engineering and Science. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE FATORIAL, ANÁLISE MULTIVARIADA, AVALIAÇÃO DA EDUCAÇÃO, ESTATÍSTICA APLICADA
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ABNT
KIRCH, Jhessica Letícia et al. Análise Fatorial para Avaliação dos Questionários de Satisfação do Curso de Estatística de uma Instituição Federal. E&S Engineering and Science, v. 6, n. 1, p. 4-13, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.18607/ES20176066. Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Kirch, J. L., Hongyu, K., Silva, F. de L., & Dias, C. T. dos S. (2017). Análise Fatorial para Avaliação dos Questionários de Satisfação do Curso de Estatística de uma Instituição Federal. E&S Engineering and Science, 6( 1), 4-13. doi:10.18607/ES20176066
NLM
Kirch JL, Hongyu K, Silva F de L, Dias CT dos S. Análise Fatorial para Avaliação dos Questionários de Satisfação do Curso de Estatística de uma Instituição Federal [Internet]. E&S Engineering and Science. 2017 ; 6( 1): 4-13.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://doi.org/10.18607/ES20176066
Vancouver
Kirch JL, Hongyu K, Silva F de L, Dias CT dos S. Análise Fatorial para Avaliação dos Questionários de Satisfação do Curso de Estatística de uma Instituição Federal [Internet]. E&S Engineering and Science. 2017 ; 6( 1): 4-13.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://doi.org/10.18607/ES20176066
Trabalho de evento-resumo
Utilização dos modelos AMMI e GGE Biplod para os dados de interação genótipos por ambiente (2016)
Hongyu, Kuang; Silva, Fabiane; Araújo, Lúcio; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: Livro de Resumos da 61ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria = Book of abstracts of the 61st Annual meeting of the Brazilian Region of the International Biometric Society. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras). Unidade: ESALQ
Assuntos: INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, MODELOS MATEMÁTICOS
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ABNT
HONGYU, Kuang et al. Utilização dos modelos AMMI e GGE Biplod para os dados de interação genótipos por ambiente. 2016, Anais.. Salvador: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2016. . Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Hongyu, K., Silva, F., Araújo, L., & Dias, C. T. dos S. (2016). Utilização dos modelos AMMI e GGE Biplod para os dados de interação genótipos por ambiente. In Livro de Resumos da 61ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria = Book of abstracts of the 61st Annual meeting of the Brazilian Region of the International Biometric Society. Salvador: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo.
NLM
Hongyu K, Silva F, Araújo L, Dias CT dos S. Utilização dos modelos AMMI e GGE Biplod para os dados de interação genótipos por ambiente. Livro de Resumos da 61ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria = Book of abstracts of the 61st Annual meeting of the Brazilian Region of the International Biometric Society. 2016 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Vancouver
Hongyu K, Silva F, Araújo L, Dias CT dos S. Utilização dos modelos AMMI e GGE Biplod para os dados de interação genótipos por ambiente. Livro de Resumos da 61ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria = Book of abstracts of the 61st Annual meeting of the Brazilian Region of the International Biometric Society. 2016 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Tese (Doutorado)
Comparação do GGE biplot-ponderado e AMMI- ponderado com outros modelos de interação genótipo x ambiente (2015)
Hongyu, Kuang; Dias, Carlos Tadeu dos Santos (Orientador)
Unidade: ESALQ
Assuntos: INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MODELOS MATEMÁTICOS, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL (MÉTODOS ESTATÍSTICOS)
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ABNT
HONGYU, Kuang. Comparação do GGE biplot-ponderado e AMMI- ponderado com outros modelos de interação genótipo x ambiente. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04052015-172304/. Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Hongyu, K. (2015). Comparação do GGE biplot-ponderado e AMMI- ponderado com outros modelos de interação genótipo x ambiente (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04052015-172304/
NLM
Hongyu K. Comparação do GGE biplot-ponderado e AMMI- ponderado com outros modelos de interação genótipo x ambiente [Internet]. 2015 ;[citado 2024 jul. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04052015-172304/
Vancouver
Hongyu K. Comparação do GGE biplot-ponderado e AMMI- ponderado com outros modelos de interação genótipo x ambiente [Internet]. 2015 ;[citado 2024 jul. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04052015-172304/
Artigo de periodico
Comparação entre os modelos AMMI e GGE biplot para os dados de ensaios multi-ambientais (2015)
Hongyu, Kuang; Silva, Fabiane de Lima; Oliveira, Anderson Castro Soares de; Sarti, Danilo Augusto; Araújo, Lúcio Borges de; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: Revista Brasileira de Biometria. Unidade: ESALQ
Assuntos: INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, MODELOS MATEMÁTICOS, COMPONENTES PRINCIPAIS
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ABNT
HONGYU, Kuang et al. Comparação entre os modelos AMMI e GGE biplot para os dados de ensaios multi-ambientais. Revista Brasileira de Biometria, v. 33, n. 2, p. 139-155, 2015Tradução . . Disponível em: http://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v33/v33_n2/A2_Kuang_Fabiane.pdf. Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Hongyu, K., Silva, F. de L., Oliveira, A. C. S. de, Sarti, D. A., Araújo, L. B. de, & Dias, C. T. dos S. (2015). Comparação entre os modelos AMMI e GGE biplot para os dados de ensaios multi-ambientais. Revista Brasileira de Biometria, 33( 2), 139-155. Recuperado de http://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v33/v33_n2/A2_Kuang_Fabiane.pdf
NLM
Hongyu K, Silva F de L, Oliveira ACS de, Sarti DA, Araújo LB de, Dias CT dos S. Comparação entre os modelos AMMI e GGE biplot para os dados de ensaios multi-ambientais [Internet]. Revista Brasileira de Biometria. 2015 ; 33( 2): 139-155.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: http://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v33/v33_n2/A2_Kuang_Fabiane.pdf
Vancouver
Hongyu K, Silva F de L, Oliveira ACS de, Sarti DA, Araújo LB de, Dias CT dos S. Comparação entre os modelos AMMI e GGE biplot para os dados de ensaios multi-ambientais [Internet]. Revista Brasileira de Biometria. 2015 ; 33( 2): 139-155.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: http://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v33/v33_n2/A2_Kuang_Fabiane.pdf
Monografia/livro
A metodologia AMMI: com aplicação ao melhoramento genético (2014)
Dias, Carlos Tadeu dos Santos ; Hongyu, Kuang; Araújo, Lúcio Borges de ; Silva, Maria Joseane Cruz da; García Peña, Marisol ; Araújo, Mirian Fernandes Carvalho; Rodrigues, Paulo Canas; Faria, Priscila Neves; Alarcón, Sergio Arciniegas
Unidade: ESALQ
Assuntos: GENÉTICA ESTATÍSTICA, INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MELHORAMENTO GENÉTICO, MODELOS MATEMÁTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Carlos Tadeu dos Santos et al. A metodologia AMMI: com aplicação ao melhoramento genético. . Piracicaba: ESALQ. Disponível em: https://www.esalq.usp.br/biblioteca/portais-de-pesquisa/livros-abertos-da-esalq. Acesso em: 23 jul. 2024. , 2014
APA
Dias, C. T. dos S., Hongyu, K., Araújo, L. B. de, Silva, M. J. C. da, García Peña, M., Araújo, M. F. C., et al. (2014). A metodologia AMMI: com aplicação ao melhoramento genético. Piracicaba: ESALQ. Recuperado de https://www.esalq.usp.br/biblioteca/portais-de-pesquisa/livros-abertos-da-esalq
NLM
Dias CT dos S, Hongyu K, Araújo LB de, Silva MJC da, García Peña M, Araújo MFC, Rodrigues PC, Faria PN, Alarcón SA. A metodologia AMMI: com aplicação ao melhoramento genético [Internet]. 2014 ;[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://www.esalq.usp.br/biblioteca/portais-de-pesquisa/livros-abertos-da-esalq
Vancouver
Dias CT dos S, Hongyu K, Araújo LB de, Silva MJC da, García Peña M, Araújo MFC, Rodrigues PC, Faria PN, Alarcón SA. A metodologia AMMI: com aplicação ao melhoramento genético [Internet]. 2014 ;[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://www.esalq.usp.br/biblioteca/portais-de-pesquisa/livros-abertos-da-esalq
Artigo de periodico
Statistical analysis of yield trials by AMMI analysis of genotype × environment interaction (2014)
Hongyu, Kuang; García-Peña, Marisol; Araújo, Lúcio Borges de; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: Biometrical Letters. Unidade: ESALQ
Assuntos: INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MODELOS MATEMÁTICOS, MILHO
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ABNT
HONGYU, Kuang et al. Statistical analysis of yield trials by AMMI analysis of genotype × environment interaction. Biometrical Letters, v. 51 n. 2, p. 89-102, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2478/bile-2014-0007. Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Hongyu, K., García-Peña, M., Araújo, L. B. de, & Dias, C. T. dos S. (2014). Statistical analysis of yield trials by AMMI analysis of genotype × environment interaction. Biometrical Letters, 51 n. 2, 89-102. doi:10.2478/bile-2014-0007
NLM
Hongyu K, García-Peña M, Araújo LB de, Dias CT dos S. Statistical analysis of yield trials by AMMI analysis of genotype × environment interaction [Internet]. Biometrical Letters. 2014 ; 51 n. 2 89-102.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://doi.org/10.2478/bile-2014-0007
Vancouver
Hongyu K, García-Peña M, Araújo LB de, Dias CT dos S. Statistical analysis of yield trials by AMMI analysis of genotype × environment interaction [Internet]. Biometrical Letters. 2014 ; 51 n. 2 89-102.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://doi.org/10.2478/bile-2014-0007
Trabalho de evento-resumo
A metodologia AMMI: com aplicação ao melhoramento genético (2013)
Dias, Carlos Tadeu dos Santos; Hongyu, Kuang; Araújo, Lúcio Borges de; Silva, Maria Joseane Cruz da; Peña, Marisol García; Araújo, Mirian Fernandes Carvalho; Canas, Paulo; Neves, Priscila; Alarcón, Sergio Arciniegas
Fonte: Programa e Resumos. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras). Unidade: ESALQ
Assuntos: MELHORAMENTO GENÉTICO (MÉTODOS ESTATÍSTICOS), MODELOS MATEMÁTICOS, INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Carlos Tadeu dos Santos et al. A metodologia AMMI: com aplicação ao melhoramento genético. 2013, Anais.. Campina Grande: UEP - Depto de Estatística/Centro de Ciências e Tecnologia, 2013. . Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Dias, C. T. dos S., Hongyu, K., Araújo, L. B. de, Silva, M. J. C. da, Peña, M. G., Araújo, M. F. C., et al. (2013). A metodologia AMMI: com aplicação ao melhoramento genético. In Programa e Resumos. Campina Grande: UEP - Depto de Estatística/Centro de Ciências e Tecnologia.
NLM
Dias CT dos S, Hongyu K, Araújo LB de, Silva MJC da, Peña MG, Araújo MFC, Canas P, Neves P, Alarcón SA. A metodologia AMMI: com aplicação ao melhoramento genético. Programa e Resumos. 2013 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Vancouver
Dias CT dos S, Hongyu K, Araújo LB de, Silva MJC da, Peña MG, Araújo MFC, Canas P, Neves P, Alarcón SA. A metodologia AMMI: com aplicação ao melhoramento genético. Programa e Resumos. 2013 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Trabalho de evento
A metodologia AMMI: aplicação ao melhoramento genético (2013)
Dias, Carlos Tadeu dos Santos; Hongyu, Kuang; Araújo, Lúcio Borges de; Silva, Maria Joseane Cruz da; Peña, Marisol García; Araújo, Mirian Fernandes Carvalho; Rodrigues, Paulo Canas; Faria, Priscila Neves; Alarcón, Sergio Arciniegas
Nome do evento: Reunião da Sociedade Internacional de Biometria - RBras. Unidade: ESALQ
Assuntos: INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MELHORAMENTO GENÉTICO (MÉTODOS ESTATÍSTICOS), MODELOS MATEMÁTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Carlos Tadeu dos Santos et al. A metodologia AMMI: aplicação ao melhoramento genético. 2013, Anais.. Campo Grande: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2013. . Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Dias, C. T. dos S., Hongyu, K., Araújo, L. B. de, Silva, M. J. C. da, Peña, M. G., Araújo, M. F. C., et al. (2013). A metodologia AMMI: aplicação ao melhoramento genético. In . Campo Grande: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo.
NLM
Dias CT dos S, Hongyu K, Araújo LB de, Silva MJC da, Peña MG, Araújo MFC, Rodrigues PC, Faria PN, Alarcón SA. A metodologia AMMI: aplicação ao melhoramento genético. 2013 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Vancouver
Dias CT dos S, Hongyu K, Araújo LB de, Silva MJC da, Peña MG, Araújo MFC, Rodrigues PC, Faria PN, Alarcón SA. A metodologia AMMI: aplicação ao melhoramento genético. 2013 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Artigo de periodico
Análise multivariada e geoestatística de variáveis físico-hídricas de diferentes solos (2013)
José, Jefferson Vieira; Rezende, Roberto; Freitas, Paulo Sérgio Lourenço de; Hongyu, Kuang; Perboni, Acácio; Marques, Patricia Angélica Alves; Dias, Carlos Tadeu dos Santos; Coelho, Rubens Duarte
Fonte: Water Resources and Irrigation Management. Unidade: ESALQ
Assuntos: SOLOS, ÁGUA, ANÁLISE MULTIVARIADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
JOSÉ, Jefferson Vieira et al. Análise multivariada e geoestatística de variáveis físico-hídricas de diferentes solos. Water Resources and Irrigation Management, v. 2, n. 3, p. 121-129, 2013Tradução . . Disponível em: http://www.ufrb.edu.br/wrim/images/wrim-2-3-2013/v02a03a02.pdf. Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
José, J. V., Rezende, R., Freitas, P. S. L. de, Hongyu, K., Perboni, A., Marques, P. A. A., et al. (2013). Análise multivariada e geoestatística de variáveis físico-hídricas de diferentes solos. Water Resources and Irrigation Management, 2( 3), 121-129. Recuperado de http://www.ufrb.edu.br/wrim/images/wrim-2-3-2013/v02a03a02.pdf
NLM
José JV, Rezende R, Freitas PSL de, Hongyu K, Perboni A, Marques PAA, Dias CT dos S, Coelho RD. Análise multivariada e geoestatística de variáveis físico-hídricas de diferentes solos [Internet]. Water Resources and Irrigation Management. 2013 ; 2( 3): 121-129.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: http://www.ufrb.edu.br/wrim/images/wrim-2-3-2013/v02a03a02.pdf
Vancouver
José JV, Rezende R, Freitas PSL de, Hongyu K, Perboni A, Marques PAA, Dias CT dos S, Coelho RD. Análise multivariada e geoestatística de variáveis físico-hídricas de diferentes solos [Internet]. Water Resources and Irrigation Management. 2013 ; 2( 3): 121-129.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: http://www.ufrb.edu.br/wrim/images/wrim-2-3-2013/v02a03a02.pdf
Artigo de periodico
Introdução à metodologia AMMI (2013)
Dias, Carlos Tadeu dos Santos; Hongyu, Kuang; Araújo, Lúcio B; Silva, Maria Joseane Cruz da; García-Peña, Marisol; Araújo, Mirian Fernandes Carvalho; Faria, Priscila N; Arciniegas Alarcón, Sergio
Fonte: Sigmae. Unidade: ESALQ
Assuntos: INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MELHORAMENTO GENÉTICO ANIMAL, MODELOS MATEMÁTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Carlos Tadeu dos Santos et al. Introdução à metodologia AMMI. Sigmae, v. 2, n. 3, p. 38-56, 2013Tradução . . Disponível em: http://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/viewFile/319/pdf. Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Dias, C. T. dos S., Hongyu, K., Araújo, L. B., Silva, M. J. C. da, García-Peña, M., Araújo, M. F. C., et al. (2013). Introdução à metodologia AMMI. Sigmae, 2( 3), 38-56. Recuperado de http://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/viewFile/319/pdf
NLM
Dias CT dos S, Hongyu K, Araújo LB, Silva MJC da, García-Peña M, Araújo MFC, Faria PN, Arciniegas Alarcón S. Introdução à metodologia AMMI [Internet]. Sigmae. 2013 ; 2( 3): 38-56.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: http://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/viewFile/319/pdf
Vancouver
Dias CT dos S, Hongyu K, Araújo LB, Silva MJC da, García-Peña M, Araújo MFC, Faria PN, Arciniegas Alarcón S. Introdução à metodologia AMMI [Internet]. Sigmae. 2013 ; 2( 3): 38-56.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: http://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/viewFile/319/pdf
Dissertação (Mestrado)
Distribuição empírica dos autovalores associados à matriz de interação dos modelos AMMI pelo método bootstrap não-paramétrico (2012)
Hongyu, Kuang; Dias, Carlos Tadeu dos Santos (Orientador)
Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE DE VARIÂNCIA, ESTIMAÇÃO NÃO PARAMÉTRICA, GENÓTIPOS, INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MODELOS MATEMÁTICOS, PROBABILIDADE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HONGYU, Kuang. Distribuição empírica dos autovalores associados à matriz de interação dos modelos AMMI pelo método bootstrap não-paramétrico. 2012. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07022012-110451/. Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Hongyu, K. (2012). Distribuição empírica dos autovalores associados à matriz de interação dos modelos AMMI pelo método bootstrap não-paramétrico (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07022012-110451/
NLM
Hongyu K. Distribuição empírica dos autovalores associados à matriz de interação dos modelos AMMI pelo método bootstrap não-paramétrico [Internet]. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07022012-110451/
Vancouver
Hongyu K. Distribuição empírica dos autovalores associados à matriz de interação dos modelos AMMI pelo método bootstrap não-paramétrico [Internet]. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07022012-110451/
Trabalho de evento-resumo
Modelagem AMMI para estudo da adaptabilidade de cultivares de milho (2012)
Hongyu, Kuang; Araújo, Lúcio Borges de; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Programa e Resumos. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. Unidade: ESALQ
Assuntos: MILHO, INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MODELOS MATEMÁTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HONGYU, Kuang e ARAÚJO, Lúcio Borges de e DIAS, Carlos Tadeu dos Santos. Modelagem AMMI para estudo da adaptabilidade de cultivares de milho. 2012, Anais.. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2012. . Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Hongyu, K., Araújo, L. B. de, & Dias, C. T. dos S. (2012). Modelagem AMMI para estudo da adaptabilidade de cultivares de milho. In "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Programa e Resumos. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo.
NLM
Hongyu K, Araújo LB de, Dias CT dos S. Modelagem AMMI para estudo da adaptabilidade de cultivares de milho. "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Programa e Resumos. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Vancouver
Hongyu K, Araújo LB de, Dias CT dos S. Modelagem AMMI para estudo da adaptabilidade de cultivares de milho. "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Programa e Resumos. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Trabalho de evento-resumo
Análise AMMI e Biplot no melhoramento genético de milho (2012)
Sarti, Danilo Augusto; Hongyu, Kuang; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Programa e Resumos. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. Unidade: ESALQ
Assuntos: MODELOS MATEMÁTICOS, MILHO, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, ANÁLISE MULTIVARIADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SARTI, Danilo Augusto e HONGYU, Kuang e DIAS, Carlos Tadeu dos Santos. Análise AMMI e Biplot no melhoramento genético de milho. 2012, Anais.. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2012. . Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Sarti, D. A., Hongyu, K., & Dias, C. T. dos S. (2012). Análise AMMI e Biplot no melhoramento genético de milho. In "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Programa e Resumos. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo.
NLM
Sarti DA, Hongyu K, Dias CT dos S. Análise AMMI e Biplot no melhoramento genético de milho. "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Programa e Resumos. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Vancouver
Sarti DA, Hongyu K, Dias CT dos S. Análise AMMI e Biplot no melhoramento genético de milho. "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Programa e Resumos. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Trabalho de evento
Os métodos Biplot de Gabriel na análise multivariada (2012)
Godoi, Débora Robert de; Hongyu, Kuang; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE MULTIVARIADA, MODELOS MATEMÁTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GODOI, Débora Robert de e HONGYU, Kuang e DIAS, Carlos Tadeu dos Santos. Os métodos Biplot de Gabriel na análise multivariada. 2012, Anais.. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2012. . Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Godoi, D. R. de, Hongyu, K., & Dias, C. T. dos S. (2012). Os métodos Biplot de Gabriel na análise multivariada. In "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo.
NLM
Godoi DR de, Hongyu K, Dias CT dos S. Os métodos Biplot de Gabriel na análise multivariada. "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Vancouver
Godoi DR de, Hongyu K, Dias CT dos S. Os métodos Biplot de Gabriel na análise multivariada. "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Trabalho de evento
Distribuição empírica dos autovalores utilizando o método boostrap não parametrico (2012)
Hongyu, Kuang; Grados, Daniel; Araújo, Lúcio Borges de; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE DE VARIÂNCIA, ESTIMAÇÃO NÃO PARAMÉTRICA, MODELOS MATEMÁTICOS, REAMOSTRAGEM BOOTSTRAP
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HONGYU, Kuang et al. Distribuição empírica dos autovalores utilizando o método boostrap não parametrico. 2012, Anais.. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2012. . Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Hongyu, K., Grados, D., Araújo, L. B. de, & Dias, C. T. dos S. (2012). Distribuição empírica dos autovalores utilizando o método boostrap não parametrico. In "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo.
NLM
Hongyu K, Grados D, Araújo LB de, Dias CT dos S. Distribuição empírica dos autovalores utilizando o método boostrap não parametrico. "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Vancouver
Hongyu K, Grados D, Araújo LB de, Dias CT dos S. Distribuição empírica dos autovalores utilizando o método boostrap não parametrico. "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Trabalho de evento
Modelagem AMMI para estudo da adaptabilidade de cultivares de milho (2012)
Hongyu, Kuang; Araújo, Lúcio Borges de; Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Fonte: "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. Unidade: ESALQ
Assuntos: MILHO, INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MODELOS MATEMÁTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HONGYU, Kuang e ARAÚJO, Lúcio Borges de e DIAS, Carlos Tadeu dos Santos. Modelagem AMMI para estudo da adaptabilidade de cultivares de milho. 2012, Anais.. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2012. . Acesso em: 23 jul. 2024.
APA
Hongyu, K., Araújo, L. B. de, & Dias, C. T. dos S. (2012). Modelagem AMMI para estudo da adaptabilidade de cultivares de milho. In "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo.
NLM
Hongyu K, Araújo LB de, Dias CT dos S. Modelagem AMMI para estudo da adaptabilidade de cultivares de milho. "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ]
Vancouver
Hongyu K, Araújo LB de, Dias CT dos S. Modelagem AMMI para estudo da adaptabilidade de cultivares de milho. "Modelos de Regressão: aplicações interdisciplinares" - Anais. 2012 ;[citado 2024 jul. 23 ]

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