1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorSouza, Tadeu Vilela de-
dc.date.accessioned2013-06-21T18:14:48Z-
dc.date.available2013-06-21T18:14:48Z-
dc.date.issued2013--
dc.date.submitted2013-02-21-
dc.identifier.citationSOUZA, T. V. de. Aspectos estatísticos da análise de trilha (path analysis) aplicada em experimentos agrícolas. 2013. 82 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/701-
dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós- Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais, FAPEMIGpt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectMulticolinearidadept_BR
dc.subjectDiagrama de trilhapt_BR
dc.subjectAnálise exploratóriapt_BR
dc.subjectTeste de hipótesept_BR
dc.subjectMulticollinearitypt_BR
dc.subjectPath diagrampt_BR
dc.subjectExploratory analysispt_BR
dc.subjectHypothesis testpt_BR
dc.titleAspectos estatísticos da análise de trilha (path analysis) aplicada em experimentos agrícolaspt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee1Muniz, Joel Augusto-
dc.contributor.referee1Nunes, José Airton Rodrigues-
dc.description.resumoA análise de trilha é um importante recurso da estatística multivariada, onde correlações entre caracteres são desdobradas em efeitos diretos e indiretos que medem a influência de uma variável, independente das demais, sobre a outra. Essa técnica vem sendo bastante utilizada em muitos campos de pesquisa. Objetiva-se neste trabalho abordar e discutir aspectos estatísticos necessários para o uso dessa metodologia e utilizá-la na análise de dados provenientes de dois experimentos agrícolas. Especificamente, discuti-se técnicas estatísticas importantes, como análise exploratória, análise de multicolinearidade, método de estimação de parâmetros e etc, e necessárias para a realização das duas etapas básicas da análise de trilha, que são: i) a formulação do diagrama de trilha; ii) estimação dos coeficientes de trilha. A estimação das correlações, coeficientes de trilha, assim como os testes estatísticos, foram feitos usando funções desenvolvidas e/ou disponíveis no software R. As várias técnicas discutidas são aplicadas em duas análises. O primeiro conjunto de dados é provenientes de um experimento conduzido no Laboratório de Biotecnologia Vegetal da Embrapa Mandioca e Fruticultura, em Cruz das Almas, Bahia, que foi conduzido por Faria (2008). Nessa análise desdobram-se as correlações referentes a características do cultivo in vitro da planta de maracujazeiro da espécie Passiflora giberti N.E. Brown em efeitos diretos e indiretos sobre o tamanho da plântula. A variável número de gemas foi a principal determinante da variação no tamanho da plântula. A segunda análise foi aplicada em dados oriundos de um experimento conduzido por Ribeiro (2012) na fazenda experimental da Universidade Federal de Lavras, em Lavras, onde é estudada a relação de características morfológicas e componentes de rendimento da planta de milho (Zea mays L.) em efeitos diretos e indiretos sobre sua produtividade. O uso da análise de trilha nesse experimento mostrou que o peso de 100 grãos foi o componente que apresentou o maior efeito direto sobre a produção de grãos (PROD), sendo os mais indicados para seleção indireta para PROD.pt_BR
dc.description.resumoThe path analysis is an important tool of multivariate statistics, where correlations between variables are unfolded into direct and indirect effects measuring the influence of one variable, independent of the others, on the other. This technique has been widely used in many fields of research. The aim of this work is to address and discuss statistical aspects required to use this methodology and to apply in the analysis of data from two agricultural experiments. Specifically, it is discussed important statistical techniques, such as exploratory analysis, analysis of multicollinearity, parameter estimation, etc. which are necessary to the achievement of the two basic steps of the path analysis: i) the formulation of the path diagram, ii) estimation of the path coefficients. The estimation of the correlation coefficients, path coefficients and statistical tests were made by using both available and hand made functions under the R software. The techniques are applied in two data sets. The first set are from an experiment conducted in the Laboratory of Plant Biotechnology at Embrapa Mandioca e Fruticultura, in Cruz das Almas, Bahia, which was conducted by Faria (2008). This analysis unfold the correlations of in vitro cultivation characteristics of the plant species of passion fruit Passiflora giberti N.E. Brown in direct and indirect effects on the size of the seedling. The variable number of buds was the main determinant of variation in the size of the seedling. The second analysis was carried out in a data set from an experiment conducted by Ribeiro (2012) at the Experimental Farm of the Federal University of Lavras, where was studied the relationship of morphological characteristics and yield components of maize plants (Zea mays L.) in direct and indirect effects on yield. The use of path analysis in this experiment showed that the weight of 100 grains was the component that had the highest direct effect on grain yield, being the most suitable for indirect selection for grain yield.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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