Uma Aplicação do Modelo AMMI para Avaliar a Produtividade de Milho em Vários Ambientes
Abstract
Modelos lineares-bilineares têm sido amplamente utilizados em programas de melhoramento genético e ensaios agronômicos de maneira geral [1]. Dentre esses modelos o de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa (AMMI) é o mais popular, possuindo ampla aplicabilidade para a análise de conjuntos de dados provenientes de ensaios multiambientais (MET) e oferecendo mais possibilidades para o estudo da interação entre genótipos e ambientes (GE), que representa grande dificuldade para seleção e recomendação de melhores cultivares [2, 3]. [...]
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References
Carlos Pereira da Silva, Luciano Antonio de Oliveira, Joel Jorge Nuvunga, Andrezza Kéllen Alves Pamplona e Marcio Balestre. “A Bayesian shrinkage approach for AMMI models”. Em: Plos one 10.7 (2015), e0131414.
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Luciano Antonio de Oliveira, Carlos Pereira da Silva, Joel Jorge Nuvunga, Alessandra Querino Da Silva e Marcio Balestre. “Credible intervals for scores in the AMMI with random effects for genotype”. Em: Crop Science 55.2 (2015), pp. 465–476.
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