Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa
DOI:
https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2011.v46.8320Palavras-chave:
Medicago sativa, fator de Bayes, priori informativa, interação genótipo x ambiente, MCMCResumo
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.
