Imputação de dados em experimentos com interação genótipoxambiente

O objetivo deste trabalho foi estudar os erros de predição associados a quatro métodos de imputação de dados aplicados para resolver o problema de desbalanceamento em experimentos com interação genótipo×ambiente (G×A). Um estudo de simulação foi realizado com base em quatro matrizes completas de dad...

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Gepubliceerd in:	Interciencia
Hoofdauteurs:	Sergio Arciniegas-Alarcón, Marisol García-Peña, Carlos Tadeu dos Santos Dias
Formaat:	Artigo
Taal:	Português
Gepubliceerd in:	Asociación Interciencia 2011
Onderwerpen:	Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Modelos AMMI Validação Cruzada Observações Ausentes
Online toegang:	https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=33919418008
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spelling	redalyc-339194180082011-10-14T05:00:00Z Imputação de dados em experimentos com interação genótipoxambiente Sergio Arciniegas-Alarcón Marisol García-Peña Carlos Tadeu dos Santos Dias Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Modelos AMMI Validação Cruzada Observações Ausentes O objetivo deste trabalho foi estudar os erros de predição associados a quatro métodos de imputação de dados aplicados para resolver o problema de desbalanceamento em experimentos com interação genótipo×ambiente (G×A). Um estudo de simulação foi realizado com base em quatro matrizes completas de dados reais, obtidas em ensaios de interação G×A de ervilha, algodão, feijão e eucalipto respectivamente. A simulação de desbalanceamento foi feita com retiradas aleatórias de 10, 20 e 40% dos dados em cada matriz. Os erros de predição foram encontrados utilizando-se validação cruzada, e foram testados intervalos de confiança de 95% para as observações ausentes. Para imputação de dados foram considerados algoritmos usando modelos de efeitos aditivos sem interação e estimativas de modelos de efeitos aditivos com interação multiplicativa baseadas em submodelos robustos. Em geral, os melhores erros de predição foram apresentados após a imputação por meio de um modelo aditivo sem interação. 2011 artículo científico 0378-1844 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=33919418008 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=339 Interciencia application/pdf Asociación Interciencia Interciencia (República Bolivariana de Venezuela) Num.6 Vol.36
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description	O objetivo deste trabalho foi estudar os erros de predição associados a quatro métodos de imputação de dados aplicados para resolver o problema de desbalanceamento em experimentos com interação genótipo×ambiente (G×A). Um estudo de simulação foi realizado com base em quatro matrizes completas de dados reais, obtidas em ensaios de interação G×A de ervilha, algodão, feijão e eucalipto respectivamente. A simulação de desbalanceamento foi feita com retiradas aleatórias de 10, 20 e 40% dos dados em cada matriz. Os erros de predição foram encontrados utilizando-se validação cruzada, e foram testados intervalos de confiança de 95% para as observações ausentes. Para imputação de dados foram considerados algoritmos usando modelos de efeitos aditivos sem interação e estimativas de modelos de efeitos aditivos com interação multiplicativa baseadas em submodelos robustos. Em geral, os melhores erros de predição foram apresentados após a imputação por meio de um modelo aditivo sem interação.
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Imputação de dados em experimentos com interação genótipoxambiente

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