2007
DOI: 10.1590/s0100-204x2007000200006
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Análise de fatores e regressão bissegmentada em estudos de estratificação ambiental e adaptabilidade em milho

Abstract: Resumo -O objetivo deste trabalho foi verificar possíveis divergências entre os resultados obtidos nas avaliações da adaptabilidade de 27 genótipos de milho (Zea mays L.), e na estratificação de 22 ambientes no Estado do Paraná, por meio de técnicas baseadas na análise de fatores e regressão bissegmentada. As estratificações ambientais foram feitas por meio do método tradicional e por análise de fatores, aliada ao porcentual da porção simples da interação GxA (PS%). As análises de adaptabilidade foram realizad… Show more

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“…Somente pelos parâmetros, o genótipo poderia ser considerado instável e de baixa adaptação, no entanto alcançou a terceira maior média de produtividade dos ensaios (3.820 kg ha -1 ), a segunda média em ambientes I + e produtividade acima da média geral em ambientes I-. Garbuglio et al (2007) atribuem esse fenômeno a uma possível falha no modelo, uma vez que o fato de um genótipo ser pouco responsivo em ambiente I-previne que a reta da equação de regressão não atinja pontos inferiores em ambientes mais pobres. No entanto, se ela apresentar inclinação de β 1 >1, e se a média estiver entre as mais elevadas, o genótipo será promissor e, nesse caso, a metodologia pouco contribui para o entendimento de falta de resposta à melhoria dos ambientes favoráveis.…”
Section: Resultsunclassified
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“…Somente pelos parâmetros, o genótipo poderia ser considerado instável e de baixa adaptação, no entanto alcançou a terceira maior média de produtividade dos ensaios (3.820 kg ha -1 ), a segunda média em ambientes I + e produtividade acima da média geral em ambientes I-. Garbuglio et al (2007) atribuem esse fenômeno a uma possível falha no modelo, uma vez que o fato de um genótipo ser pouco responsivo em ambiente I-previne que a reta da equação de regressão não atinja pontos inferiores em ambientes mais pobres. No entanto, se ela apresentar inclinação de β 1 >1, e se a média estiver entre as mais elevadas, o genótipo será promissor e, nesse caso, a metodologia pouco contribui para o entendimento de falta de resposta à melhoria dos ambientes favoráveis.…”
Section: Resultsunclassified
“…Outros modelos, fundamentados em metodologias de regressão bissegmentada, vêm sendo amplamente utilizados tanto para soja como para milho (Prado et al, 2001;Carvalho et al, 2002;Hamawaki & Santos, 2003;Oliveira et al, 2004;Silva & Duarte, 2006;Garbuglio et al, 2007). Nesses modelos, a técnica consiste na formação de subgrupos de ambientes favoráveis e desfavoráveis, onde os índices ambientais (I j ), que os definem, apresentam valores positivos ou negativos, respectivamente .…”
Section: Introductionunclassified
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“…The commonalities, which represented the proportion of the variance of the standardized characters, had values greater than 0.7 (Table 5). Commonalities greater than 0.64 are generally considered to be reasonable, as they are equivalent to a correlation of ~0.80 between the standardized variable (X j ) and the common portion explaining the variable (Z j ) (Garbuglio et al, 2007). Table 2.…”
Section: Resultsmentioning
confidence: 99%
“…Ribeiro and Almeida (2011), comparing environmental stratification by different methods, have concluded that factor analysis is more realistic and informative and that it more efficiently considers the magnitude of the GxE interaction of genotypes in maize. Garbuglio et al (2007), like Murakami and Cruz (2004), observed the efficiency of environmental stratification by factor analysis in studying adaptability on maize. Garbuglio and Ferreira (2015) later proposed a modification to the Murakami and Cruz (2004) method through the use of factor analysis in the matrix of genotypic effects (G) added to the effects of the genotype x environment interaction (GE), both fixed, obtained via the ordinary least squares method in joint analysis, designated as FGGE.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 97%