Sobre o uso de mtodos estatsticos auxiliares nos
Sobre o uso de métodos estatísticos auxiliares nos estágios iniciais de seleção dos programas de melhoramento de plantas Luiz Alexandre Peternelli Área de Estatística Departamento de Informática Universidade Federal de Viçosa – UFV
Objetivo F Sobre alguns métodos estatísticos de uso potencial na fase inicial de programas de melhoramento de plantas; F Sobre os possíveis obstáculos ou problemas; F Sobre necessidades de pesquisas futuras;
Programas de Melhoramento • Estágios iniciais – Seleção de elevado número de genótipos; – Área limitada; – Recursos financeiros limitados; – Pressa;
Soluções possíveis F Aumentar a área experimental; F Conseguir mais recursos financeiros; F Avaliar um menor número de material (? ); – perda de indivíduos superiores; F Reduzir o número de repetições do material (? ). – perda na precisão experimental; F Reduzir o tamanho da parcela (? ); – interferência entre parcelas vizinhas;
Propostas de Delineamentos F – Delineamentos aumentados (Federer, 1956) Define-se: tratamentos comuns (testemunhas) u tratamentos regulares (novo material) u – Seleciona-se um delineamento para os trat. comuns u DBC, DBI, DQL etc – Aumenta-se o tamanho dos blocos, ou o número de linhas ou colunas para acomodar os trat. regulares; – Tratamentos regulares geralmente r = 1. #
Detalhes do delineamento F Tratamentos comuns erro experimental regulares ajustados para efeito de blocos, linhas ou colunas F Tratamentos F OBS. : proposta inicial: substituir o uso de testemunhas sistematicamente arranjadas no campo
Estudos recentes F Melhora F em – – – do ajuste com o uso de modelos mistos que: y : vetor de observações; b : vetor de efeitos fixos desconhecidos; u : vetor de efeitos aleatórios desconhecidos; e : vetor de erros aleatórios; X e Z : matrizes conhecidas
Alternativas de análise Tratamentos regulares aleatório ou fixo F Blocos aleatório ou fixo F Uso de dados de parentesco ou de marcadores moleculares F – matriz de similaridades genéticas F Porém. . . 4 eventual similaridade entre respostas de parcelas vizinhas
Uso de Estatística Espacial levar em conta o efeito da heterogeneidade espacial oriundas da: F – não homogeneidade dentro dos blocos; – forma e disposição inapropriadas; proposta inicial anos 30; F desde então propostos vários outros métodos ou variantes dos primeiros F Em resumo. . . F
Princípios envolvidos: “intuição” Métodos de Estatística Espacial regressão linear múltipla análise de covariância geoestatística técnica de análise multivariada
Maior dificuldade: F Desconhecimento da teoria envolvida; F Disponibilidade de softwares para execução das análises; autores programas em SAS para esclarecer algumas análises (ex. ): F Alguns 4 Wolfinger et al. (1997) 4 Duarte (2000) 4 Federer et al. (2001)
Recente proposta de aplicação Federer, Reynolds and Crossa (2001). Combining Results from augmented Designs over Sites. Agron. J. 93: 389 -395. F • Proposta: • Combinar resultados de experimentos de diferentes locais usando as três teorias • vantagens sugeridas:
vantagens: diz superar as dificuldades na combinação de resultados de experimentos de vários locais; F economia de recursos; F permite avaliar melhor os novos materiais; F independência quanto a F – homogeneidade da variância residual; – uso das mesmas testemunhas por local; – mesmo modelo de resposta por local; – mesmo delineamento por local.
Resumo do método F Para cada local, para cada variável – escolhe-se um delineamento aumentado; – ajusta-se o modelo que melhor represente a variabilidade espacial; (modelo fixo) – Ex. – para o modelo selecionado análise modelo misto: fixo testemunhas; u aleatório “blocos” e novos tratamentos u – obtém médias de tratamento ajustadas *
• local 1 Prod = trat C 1 C 2 C 3 C 4 C 6 C 8 R 1 R 2 R 4 R 8 R 10 C 1 R 1 C 2 R 1 C 3 R 1 • local 2 Prod = trat C 1 C 4 C 10 R 2 C 1 R 1 C 1 R 3 C 2 R 2 C 2 R 4 C 3 R 2 C 3 R 4 C 4 R 3 C 4 R 4 • local 3 Prod = rep trat bloco(rep) C 1 bloco(rep)
Combinação dos resultados F Método 1 (Cochran e Cox, 1957) – obter as médias ajustadas; – análise: esquema fatorial u local aleatório u tratamentos fixo – obter as demais informações de interesse
. . . continuação F Método 2 – obter as médias ajustadas – dividir as médias pelos seus erros padrões – Análise: esquema fatorial u local e trat aleatório – obter demais informações de interesse
Considerações finais F Há real necessidade para tanta “precisão”? – inúmeros métodos estatísticos usados simultaneamente; porém. . . – fase inicial de programas de melhoramento; – Escolha das testemunhas influi? ; – Há influência da classificação indevida de efeitos fixos e aleatórios? ;
. . . Considerações finais F Uso de parcelas pequenas influi? F Definir objetivos : – simples ordenamento visando u seleção de certo percentual(? ); ou u seleção baseada na testemunha(? ); – obtenção de parâmetros genéticos (? ); F Divergência literatura; de resultados encontrados na
. . . Considerações finais Trabalhos futuros. . . SIMULAÇÃO validação do modelo FIM
Esquema ilustrativo - Blocos Aumentados 5 B Bloco 1 Bloco 2 B A C B 4 A 6 1 3 C 2 Blocos 1 e 2 aumentados 11 A 9 C 10 7 12 B 8 ret
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