Navegando por Autor "Feres, Andréia Luiza Gonzaga"

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Análise estatística espacial na avaliação de produtividade no melhoramento genético do feijoeiro
(Universidade Federal de Viçosa, 2009-02-18) Feres, Andréia Luiza Gonzaga; Carneiro, José Eustáquio de Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783648T9; Santos, Nerilson Terra; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4248084A7; Cecon, Paulo Roberto; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788114T5; Martins Filho, Sebastião; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282T5
A dependência espacial é a propensão pela qual o valor de uma variável observada em certa posição tende a assemelhar-se mais aos valores vizinhos do que ao restante das observações do conjunto amostral. O objetivo deste trabalho foi a avaliação da eficiência de alguns métodos de análise estatística espacial para melhorar a precisão experimental em ensaios de seleção de famílias em programa de melhoramento genético do feijoeiro. Foram utilizados dados para produtividade de oito experimentos montados em látice, conduzidos na estação experimental de Coimbra, pertencente ao Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Para cada análise, foram analisados os métodos de análise de vizinhança: método das médias móveis, método de Papadakis, reaplicação das médias móveis, reaplicação do método Papadakis e o método com erros dependentes em comparação com a análise tradicional em látice, que desconsidera a dependência espacial entre parcelas quanto ao ajuste dos modelos e à classificação das famílias avaliadas. Foi verificada a existência da dependência espacial nos experimentos pelo teste de Durbin-Watson, semivariograma empírico e teórico com o ajustamento de um modelo geoestatístico para resíduos, verificando a coerência dos dados e percebendo a ocorrência da dependência espacial em seis dos oito experimentos avaliados (capítulo 1). Dos seis experimentos, cinco apresentaram dependência espacial para análise em blocos e um para análise em látice e em blocos, com alcance variando de 2,6 a 33,3 m. No capítulo 2, foram utilizados o teste de Durbin-Watson para verificar a dependência espacial entre resíduos para as diferentes metodologias, além do critério de informação de Akaike (AIC) e do teste da razão da verossimilhança (LRT) para comparar o ajuste dos modelos. Utilizaram-se o coeficiente de variação e a eficiência relativa para comparar a eficiência das metodologias testadas em relação à análise em látice. Também foram utilizados o coeficiente de correlação de Spearman e a eficiência de seleção para comparar as classificações de famílias do feijoeiro obtidas na análise em látice e pelos métodos de análise espacial. Verificou-se que os métodos de análise espacial ajustaram-se melhor aos dados em relação aos métodos que assumem erros independentes. Quanto à precisão experimental, a eficiência da análise em látice foi maior em relação à análise em blocos quando há maior dependência espacial. Os métodos de análise espacial, médias móveis, Papadakis e o método com erros dependentes apresentaram razoável eficiência, enquanto as metodologias propostas, reaplicações das médias móveis e Papadakis foram altamente eficientes em relação à análise em látice, sendo mais eficiente o método reaplicação de Papadakis cuja vizinhança é composta por uma parcela superior e uma inferior em relação à parcela referência. Os métodos testados apresentaram razoável nível de concordância em relação às famílias selecionadas na análise em látice. As metodologias de reaplicação de médias móveis e reaplicação de Papadakis mostram-se altamente eficientes para melhorar a precisão experimental, além de conseguir garantir a independência entre resíduos, sendo uma excelente alternativa de análise em relação à análise em látice.
Spatial dependence in experiments of progeny selection for bean (Phaseolus vulgaris L.) yield
(Revista Ceres, 2016-03-08) Silva, Michele Jorge da; Carneiro, Antonio Policarpo Souza; Feres, Andréia Luiza Gonzaga; Carneiro, José Eustáquio Souza; Santos, Nerilson Terra; Cecon, Paulo Roberto
In field experiments, it is often assumed that errors are statistically independent, but not always this condition is met, compromising the results. An inappropriate choice of the analytical model can compromise the efficiency of breeding programs in preventing unpromising genotypes from being selected and maintained in the next selection cycles resulting in waste of time and resources. The objective of this study was to evaluate the spatial dependence of errors in experiments evaluating grain yield of bean progenies using analyses in lattice and randomized blocks. And also evaluate the efficiency of geostatistical models to describe the structure of spatial variability of errors. The data used in this study derived from experiments arranged in the lattice design and analyzed as lattice or as randomized blocks. The Durbin-Watson test was used to verify the existence of spatial autocorrelation. The theoretical semivariogram was fitted using geostatistical models (exponential, spherical and Gaussian) to describe the spatial variability of errors. The likelihood ratio test was applied to assess the significance of the geostatistical model parameters. Of the eight experiments evaluated, five had moderate spatial dependence for the randomized blocks analysis and one for both analyses, in lattice and randomized blocks. The area of the experiments was not a determinant factor of the spatial dependence. The spherical, exponential and Gaussian geostatistical models with nugget effect were suitable to represent the spatial structure in the randomized block analysis. The analysis in lattice was efficient to ensure the independence of errors.