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metadata.artigo.dc.title: Fractional factorials in a case study nutrition experiment with banana trees
metadata.artigo.dc.title.alternative: Fatoriais fracionários em um estudo de caso de experimento nutricional com bananeiras
metadata.artigo.dc.creator: Ribeiro, Paulo César Moraes
Campos, Matheus Pena
Pio, Leila Aparecida Salles
Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa
metadata.artigo.dc.subject: Interchange algorithm
Combining designs
Screening designs
Algoritmo de intercâmbio
Delineamentos combinandos
Delineamentos de triagem
metadata.artigo.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.artigo.dc.date.issued: 2019
metadata.artigo.dc.identifier.citation: RIBEIRO, P. C. M. et al. Fractional factorials in a case study nutrition experiment with banana trees. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 37, n. 3, p. 335-349, 2019.
metadata.artigo.dc.description.resumo: Neste artigo, estudamos a combinação de planejamentos, concatenando níveis de um fatorial completo para alguns fatores com alternativas de triagem para os demais. Isso foi feito para lidar com uma situação prática em experimentos de nutrição de plantas. O problema original era o delineamento de um estudo para 14 fatores potenciais da nutrição da bananeira, e os pesquisadores imaginaram que quatro fatores fatoriais completos eram necessários para testar suas hipóteses, sendo dois da série 3 3 e dois da série 3 4 . Como isso demandaria pelo menos 216 unidades experimentais e, enfrentando recursos limitados, buscamos uma estratégia de planejamento diferente. A ideia foi combinar no mesmo experimento quatro instâncias de DSD (Definitive Screening Designs) para 10 fatores de três níveis, cada um em um bloco diferente, com uma fração do fatorial completo da série 3 4 . Um ponto central de tratamento, com nível médio para todos os fatores, esteve presente em todos os blocos. Algoritmos de troca foram usados para concatenar os níveis dos fatores. O projeto otimizado resultante foi comparado aos projetos amostrados seguindo o mesmo princípio. O critério de comparação de delineamento foi a variância média esperada das estimativas para fatores. A otimização reduziu 4, 02% dos valores médios do critério em uma população de referência de delineamentos amostrados. Foi possível mostrar que a variância para efeitos lineares e quadráticos no fatorial completo foi maior que no plano otimizado. Como exemplo, a análise de um teste de campo real é apresentada. Os autores recomendam o uso de estratégias do tipo fatorial fracionária, incluindo desenhos de DSD em ensaios agronômicos, especialmente na fase de triagem.
metadata.artigo.dc.description.abstract: In this paper we study combining designs concatenating levels from a full factorial for some factors with screening alternatives for the others. This was done to deal with a practical situation in plant nutrition experiments. The original problem was a study design for 14 potential factors in banana tree nutrition, and researchers imagined four full factorials were needed to test their hypothesis, being two from the 33 and two of the 34 series. As this would demand at least 216 experimental units and facing limited resources we seek for a different planning strategy. The idea was to combine in the same experiment four instances of DSD (Denitive Screening Designs) for 10 three-level factors, each in a different block, with a fraction of the full factorial of the 34 series. A central point treatment, with average level for all factors, was present in all blocks. Interchange algorithms were used to concatenate the factor levels. Resulting optimized design was compared to the designs sampled following the same principle. Design comparison criterion was the expected average variance of the estimates for factors (Ar optimality). Optimization reduced 4.02% of the average values of the criterion in a reference population of sampled designs. It was possible to show that the variance for linear and quadratic effects in the full factorial were higher than in the optimized plan. As an example, the analysis of an actual eld trial is presented. Authors recommend the use of fractional factorial strategy including DSD designs in agronomic trials, specially in the screening phase.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/40640
metadata.artigo.dc.language: en
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