Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa

• Main Authors: Moysés Nascimento, Fabyano Fonseca e Silva, Thelma Sáfadi, Ana Carolina Campana Nascimento, Reinaldo de Paula Ferreira, Cosme Damião Cruz
• Format: Article
• Language: English
• Published: Embrapa Informação Tecnológica 2011-01-01
• Series: Pesquisa Agropecuária Brasileira
• Subjects: Medicago sativa; fator de Bayes; priori informativa; interação genótipo x ambiente; MCMC
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2011000100004&lng=en&tlng=en

O objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem bayesiana do método de Eberhart & Russell para avaliar a adaptabilidade e da estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa), bem como avaliar a eficiência da utilização de distribuições a priori informativas e pouco informativas. Foram utilizados dados de um experimento em blocos ao acaso, no qual se avaliou a produção de massa de matéria seca de 92 genótipos. A metodologia bayesiana proposta foi implementada no programa livre R por meio da função MCMCregress do pacote MCMCpack. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de meta-análise, que se caracteriza pela utilização de informações provenientes de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes, com a função BayesFactor do pacote MCMCpack, que indicou a priori informativa como a mais adequada nas condições deste estudo.