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Item Análise de experimentos em látice quadrado com ênfase em componentes de variância. II. Análise conjunta(Pesquisa Agropecuária Brasileira, 1999-11) Regazzi, Adair José; Silva, Heyder Diniz; Viana, José Marcelo Soriano; Cruz, Cosme DamiãoEste trabalho teve como objetivo avaliar as seguintes alternativas de análise de grupo de experimentos em látice quadrado ("Square Lattice"), quanto à estimação de componentes de variância e alguns parâmetros genéticos: 1) análise intrablocos com tratamentos ajustados e blocos dentro de repetições não-ajustados; 2) análise do látice com blocos casualizados completos; 3) análise intrablocos com tratamentos não-ajustados e blocos dentro de repetições ajustados; 4) análise do látice como blocos casualizados completos, utilizando-se as médias ajustadas dos tratamentos, obtidas a partir da análise com recuperação da informação interblocos, tendo como quadrado médio do resíduo, a média dos resíduos (variância efetiva média), das análises individuais, desta mesma análise com recuperação da informação interblocos. Para as quatro alternativas de análise, obtiveram-se os estimadores e as estimativas para os componentes de variância e coeficientes de herdabilidade. Houve grande concordância entre as quatro alternativas de análise estudadas, quanto à classificação dos materiais avaliados. Para um particular conjunto de dados e dependendo dos objetivos da análise, convém pesquisar qual das alternativas de análise é preferível, principalmente nos casos em que se obtém uma estimativa negativa para o componente de variância devido a efeitos de blocos dentro de repetições ajustados, para várias das análises individuais.Item Análise de experimentos em látice quadrado com ênfase em componentes de variância. I. Análises individuais(Pesquisa Agropecuária Brasileira, 1999-10) Regazzi, Adair José; Cruz, Cosme Damião; Viana, José Marcelo Soriano; Silva, Heyder DinizEste trabalho teve como objetivo avaliar as seguintes alternativas de análise de experimentos em látice quadrado ("Square Lattice"), quanto à estimação de componentes de variância e alguns parâmetros genéticos: i) análise intrablocos com tratamentos ajustados, e blocos dentro de repetições não-ajustados; ii) análise do látice como blocos casualizados completos; iii) análise intrablocos com tratamentos não-ajustados e blocos dentro de repetições ajustados; iv) análise do látice como blocos casualizados completos, utilizando-se as médias ajustadas dos tratamentos, obtidas a partir da análise com recuperação da informação interblocos, tendo como quadrado médio do resíduo a variância efetiva média desta mesma análise com recuperação da informação interblocos. Para as quatro alternativas de análise, obtiveram-se os estimadores e as estimativas para os componentes de variância e coeficientes de herdabilidade. Houve uma grande concordância entre as quatro alternativas de análise estudadas, quanto à classificação dos materiais avaliados. Para um particular conjunto de dados e dependendo dos objetivos da análise, convém pesquisar qual das alternativas de análise é preferível, principalmente nos casos em que se obtém uma estimativa negativa para o componente de variância devido a efeitos de blocos dentro de repetições ajustados.Item Teste para verificar a identidade de modelos de regressão e a igualdade de parâmetros no caso de dados de delineamentos experimentais(Revista Ceres, 1999-07) Regazzi, Adair JoseNeste trabalho, foi considerado o ajustamento de H equações de regressão polinomial de grau k, supondo dados . provenientes de delineamentos experimentais. O modelo linear para a h-ésima equação e Y,, = X,,Bh + 8h, em que Y., é um vetor nh x 1 de realizações de variáveis aleatórias, Xh uma matriz n;, x p de constantes conhecidas, B ,, um vetor p x 1 de parâmetros desconhecidos e 81, um vetor n,, :( 1 de erros aleatórios supostos NID (8h : O , lol). Na estimação dos parâmetros, utilizou-se o método dos mínimos quadrados. As três hipóteses consideradas foram: a) Ho : as H equações são idênticas; b) Ho: as H equações têm uma constante de regressão comum; o) Ho: as H equações têm um ou mais coeficientes de regressão iguais. Para verificação das três hipóteses foi dada uma derivação, chegando-se ao teste F. Como ilustração, esse método foi aplicado a um conjunto de H x quatro equações de regressão polinomial de segundo grau. A metodologia apresentada é geral e pode ser usada em modelos polinomiais de qualquer grau e também em modelos de regressão múltipla.Item Teste para verificar a identidade de modelos de regressão e a igualdade de alguns parâmetros num modelo polinomial ortogonal(Revista Ceres, 1993-03-23) Regazzi, Adair JoseNeste trabalho, foi considerado o ajustamento de H equações de regressão polinomial de grau k, mediante o emprego da técnica dos polinômios ortogonais. O modelo linear para a h-ésima equação é Yh == Xhlâh + gh, em que Xh é um vetor nh x 1 de realizações de variáveis aleatórias, Xh uma matriz nh x p de constantes conhecidas, Ph um vetor p x 1 de parâmetros desconhecidos e 2h um vetor nh x 1 de erros aleatónos supostos NID (gh :