Análisis bayesiano de estabilidad fenotípica usando a priori de jeffreys

Uno de los métodos utilizados para evaluar estabilidad fenotípica es el propuesto por Shukla, el cual calcula la varianza de los genotipos dentro de la interacción genotipo por ambiente, para lo cual se hace uso de la estimación de los componentes de varianza dentro del análisis de varianza combinad...

Full description

Autores:: Cotes Torres, José MiguelSanches, Adhemar

Tipo de recurso:: Article of investigation

Fecha de publicación:: 2006

Institución:: Agrosavia

Repositorio:: Agrosavia

Idioma:: spa

Description
Summary:	Uno de los métodos utilizados para evaluar estabilidad fenotípica es el propuesto por Shukla, el cual calcula la varianza de los genotipos dentro de la interacción genotipo por ambiente, para lo cual se hace uso de la estimación de los componentes de varianza dentro del análisis de varianza combinado. El acceso al cálculo de metodologías como REML e ML permitieron trabajar con datos que presentan algún grado de desbalance, sin embargo no solucionan de una manera adecuada el problema de la estimación de componentes de varianza negativos, los cuales son asumidos como cero y redistribuidos en los demás componentes positivos. El uso de la metodología bayesiana en la estimación de componentes de varianza resuelve satisfactoriamente este problema sin afectar los demás componentes. En este trabajo, se utilizaron datos de producción comercial de papa de 10 pruebas regionales realizadas en la región andina colombiana y se utilizó la metodología bayesiana en la solución del modelo mixto para la estimación de la varianza de Shukla con base en una distribución a priori no informativa de Jeffreys. Fueron obtenidas muestras de la distribución a posteriori conjunta mediante el algoritmo Independence Chain, con un tamaño de muestreo de 1,16x105 y un burn-in de 500. Los resultados muestran que en la estimación REML de componentes de varianza tres genotipos presentan componentes de varianza estimados como cero. Las estimativas bayesianas son 89,35; 377,18 y 101,12; y los respectivos intervalos de credibilidad al 95% son: (2,13 - 371,70), (35,26 - 1363,67) y (2,33 - 434,53). Finalmente con estas estimativas no se afectó la estimación de los demás componentes de varianza.

Análisis bayesiano de estabilidad fenotípica usando a priori de jeffreys

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