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Estimadores de componentes de variância em delineamento de blocos aumentados com tratamentos novos de uma ou mais populações

Estimators of variance components in the augmented block design with new treatments from one or more populations

O objetivo do trabalho foi comparar, por meio de simulação, as estimativas de componentes de variância produzidas pelos métodos ANOVA (análise da variância), ML (máxima verossimilhança), REML (máxima verossimilhança restrita) e MIVQUE(0) (estimador quadrático não viesado de variância mínima), no delineamento de blocos aumentados com tratamentos adicionais (progênies) de uma ou mais procedências (cruzamentos). Os resultados indicaram superioridade relativa do método MIVQUE(0). O método ANOVA, embora não tendencioso, apresentou as estimativas de menor precisão. Os métodos de máxima verossimilhança, sobretudo ML, tenderam a subestimar a variância do erro experimental (<img SRC="http:/img/fbpe/pab/v36n9/6475s2.gif">) e a superestimar as variâncias genotípicas (<img SRC="http:/img/fbpe/pab/v36n9/6475s1.gif">), em especial nos experimentos de menor tamanho (n<120 observações). Quando as progênies vieram de um só cruzamento, REML praticamente perdeu estes vícios nos experimentos maiores e com razões <img SRC="http:/img/fbpe/pab/v36n9/6475s2.gif">/<img SRC="http:/img/fbpe/pab/v36n9/6475s1.gif">>0,5. Contudo, o método produziu as piores estimativas de variâncias genotípicas quando as progênies vieram de diferentes cruzamentos e os experimentos foram pequenos.

modelo misto; melhoramento vegetal; seleção recorrente; autógamas; parâmetros genéticos


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