Estabilidade em análise conjunta de regressões e condução dinâmica de planos de melhoramento

• Author(s): Oliveira, Amilcar
• Date: 2007
• Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.2/786
• Origin: Repositório Aberto da Universidade Aberta
• Subject(s): Matemática; Estatística; Mathematics; Statistical mathematics; ODS::04:Educação de Qualidade
• Document Type: Doctoral thesis
• Language: Portuguese
• Advisor(s): Cerveira, Alexandre; Mexia, João Tiago
• Contributor(s): Repositório Aberto

Description

Tese de Doutoramento em Matemática na especialidade de Modelação Estatística apresentada à Universidade Aberta

A Análise Conjunta de regressões, ACR, tem sido uma técnica bastante utilizada no domínio da avaliação de cultivares. O principal objectivo desta dissertação é a extensão da aplicação da técnica ACR, na medida em que passamos duma análise usual, em que se tem em atenção apenas as produções de cada cultivar, para o caso em que se considera o valor económico, traduzido pelo peso específico. A aplicação da técnica consistia até agora, no ajustamento de regressões lineares da produção de cada cultivar no índice ambiental. Aprofundaremos a sua aplicação a planos de melhoramento, logo a casos em que se tem um número alargado de anos de ensaios efectuados. Abordaremos a problemática associada à convergência do algoritmo zig-zag, apresentando uma validação de ajustamentos efectuada, através dum modelo linear para os resíduos. Daremos ênfase ao conceito de quase normalidade multiplicativa, através de um conjunto de simulações que nos permitirão tirar conclusões importantes tendo em vista a aplicação prática.

Joint Regression Analysis, JRA, has been a widely used technique on the evaluation of cultivars. The aim of this dissertation is to extend the application of JRA, as we go from a regular analysis in which is paid attention only to the production of each cultivar, to the case in which is considered the economic value, given by the specific weight. The application of this technique so far consisted in the adjustment of linear regressions of the production of each cultivar on the environmental index. We will deepen its application to improvement plans, so to cases in which we have a wide number of years of trials done. We will discuss the problems related to the convergence of the zig-zag algorithm, presenting a validation of adjustments through a linear model for the residues. We will emphasise the concept of the multiplicative approximate normality through a set of simulations which will allow us to achieve important conclusions concerning the practical application.