Uma Aplicação do Modelo AMMI para Avaliar a Produtividade de Milho em Vários Ambientes
Resumen
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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Citas
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.
Hugh G Gauch Jr. “A simple protocol for AMMI analysis of yield trials”. Em: Crop Science 53.5 (2013), pp. 1860–1869.
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.
HP Piepho. “Robustness of statistical tests for multiplicative terms in the additive main effects and multiplicative interaction model for cultivar trials”. Em: Theoretical and Applied Genetics 90 (1995), pp. 438–443.
PL Cornelius, M Seyedsadr e J Crossa. “Using the shifted multiplicative model to search for “separability” in crop cultivar trials”. Em: Theoretical and Applied Genetics 84 (1992), pp. 161–172.
