Four-way data analysis within the linear mixed modelling framework

Cultivars have to be evaluated under different crop management systems across agro-ecosystems and years using multi-environment trials (MET) before releasing them to the market. Frequently, data collected in METs are arranged according to cultivar (G), management (M), location, (L) and year (Y) combinations in a four-way G x M x L x Y data table that is highly unbalanced for cultivars across locations and time. Therefore, we present the restricted maximum likelihood method (REML) for linear mixed models (LMM) with a factor analytic variance-covariance matrix for assessing cultivar adaptation to crop management systems and environments based on unbalanced datasets. Such a multi-environmental trial system has been in operation in Poland for winter wheat (Triticum aestivum L.) in the form of the Post-registration Variety Testing System (PVTS). This study aimed to illustrate the use of LMM in the analysis of unbalanced four-way G x M x L x Y data. LMM analysis provided adjusted means of grain yield for 51 winter wheat cultivars bred in different regions in Europe, tested across 18 trial locations and seven consecutive cropping seasons in two crop management intensities. The application of the four-way LMM with a factor analytic variance-covariance matrix is a complementary and effective tool for evaluating the unbalanced G x M x L x Y table. Cultivars tested had different adaptive responses to the Polish agro-ecosystems separately for each of the crop management intensities. Wide adaptation in both crop management systems was exhibited by cultivars Mulan and Jenga bred in Germany

DIVERSITY OF RURAL LESS-FAVOURED AREAS IN PODLASIE PROVINCE, POLAND

In this study we present multivariable characterization of 105 communes in Podlasie province; almost all of these communes have status of LFA (less-favoured areas). The eleven variables which are indicators of enironmental and socio-economic conditions were used for evaluation of regional differentiation. Statistical methods i.e. principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (Ward’s method) afford us to identify most important variables and to clasify communes into 5 distinct clusters. Among the studied variables these showing farmer skills, land use, farm production intensity, activities of rural local populations were the major descriptors for adequate quantitative characterizing and discriminating the communes in Podlasie province. Quality of agro-ecological environment was not an important factor discriminating the rural LFAs

Current status and achievements of Polish haemato-oncology

The number of newly diagnosed haematological malignancies in Polish adults and children is about 9,000 a year, which constitutes about 5.5% of all malignancies in the country. Adult patients with haematological malignancies are diagnosed and treated in 42 institutions in Poland. The scientific and educational support for this activity is provided under the umbrella of the Polish Society of Haematologists and Transfusiologists (PTHiT, Polskie Towarzystwo Hematologów i Transfuzjologów), the Polish Adult Leukemia Group (PALG), the Polish Lymphoma Research Group (PLRG), the Polish Myeloma Study Group (PMSG), the Polish Myeloma Consortium (PMC), and consultants in haematology. The aim of this position paper is to present the current status and progress in therapy of haematological malignancies in Polish haematology adult centres, focusing on the activity of PALG, PLRG, and PMSG. The achievements of Polish haemato-oncology at the beginning of the third decade of the 21st century are set out in this paper. Polish haemato-oncology today has an important international position based on contributions to the development of knowledge, international cooperation, and a high quality of patient care. In many instances, clinical trials run by Polish collaborative groups have influenced international standards. Polish haematologists have been the authors of treatment recommendations, and their research has indicated areas for further research

Use of AMMI model in the analysis of cultivar responses to environments

W doświadczalnictwie rolniczym kluczową kwestią są serie doświadczeń odmianowych, stanowiące szczególny przypadek doświadczeń dwuczynnikowych, w których jednym czynnikiem są odmiany, a drugim miejscowości. Do opisu charakteru interakcji dwóch czynników, a więc w powyżej opisanym przypadku, mogą być stosowane wielowymiarowe modele statystyczne takie jak model AMMI, GGE czy JREG. Praca ta ma przybliżyć możliwości zastosowania wybranych modeli statystycznych ze szczególnym uwzględnieniem modelu AMMI. Oprócz analizy AMMI przedstawiono uzupełniającą analizę skupień. Opisane metody statystyczne są celowe w analizie reakcji odmian roślin rolniczych na warunki środowiskowe, czyli agroekosystemy, na podstawie danych z serii doświadczeń.Series of cultivar trials are a key issue in agricultural experimentation. They represent a specific case of two-factorial experiments, where cultivars are one factor and locations are the other one. Multivariate statistical models like AMMI, GGE or JREG are used to describe type of interaction between the factors. The paper is aimed at showing possibilities of application of some statistical models, with particular emphasis put on the AMMI model. Additionally, supplementary cluster analysis is presented. The described statistical methods are a suitable tool in analysis of response of crop cultivars to environmental conditions, based on data from series of trials

Using the Bayesian Method to Study the Precision of Dating by Wiggle-Matching

From the 16th International Radiocarbon Conference held in Gronigen, Netherlands, June 16-20, 1997.The "wiggle-matching" technique has been widely used for the absolute dating of a series of radiocarbon-dated samples connected in one floating chronology. This is done by calculations of SS statistics (the mean-square distance of 14C ages of samples from the calibration curve) calculated for any assumed calendar age of the floating chronology. In the standard procedure the confidence intervals of true calendar age are derived from the width of the SS minimum, using the critical values of the chi-square distribution. This, however, seems oversimplified. Another approach is an extension of the Bayesian algorithm for calibration of single 14C dates. Here, we describe in detail the Bayesian procedure and discuss its advantages compared to the SS minimization method. Our calculations show that for given errors of 14C measurements, precision of dating the series is related to the shape of the SS curve around its minimum, rather than to the absolute value of SSmin. In some cases, dating precision may be improved more efficiently by extending the time span covered by the series rather than by improving the precision of the 14C measurements. The application of the Bayesian method enabled us to delimit the age of the floating varve chronology from the sediments of Lake Gościąż with distinctly better accuracy than was previously reported using the SS curve alone.This material was digitized as part of a cooperative project between Radiocarbon and the University of Arizona Libraries.The Radiocarbon archives are made available by Radiocarbon and the University of Arizona Libraries. Contact [email protected] for further information.Migrated from OJS platform February 202

A history of the development of statistical methods for designing and analyzing agricultural experiments in the world and in Poland

W pracy przedstawiono główne kierunki badań, ich chronologię oraz osiągnięcia w zakresie metod statystyki matematycznej w zastosowaniu do biometrii i doświadczalnictwa rolniczego, dokonywane od XVII wieku do czasów współczesnych. Uwzględniono dorobek uczonych na świecie oraz w Polsce. Podkreślono historyczne i współczesne znaczenie tych osiągnięć matematycznych i metodycznych dla rozwoju i postępu nauk empirycznych w ogóle, a zwłaszcza nauk rolniczych i biologicznych. Przedstawiono znaczenie zastosowania metod statystycznych w uznaniu empirycznych badań rolniczych, jako nauki rolnicze. Świadectwa i rozważania oraz autorskie osądy odkryć i wynalazków statystycznych na przestrzeni wieków i lat są udokumentowane i zilustrowane oryginalnymi publikacjami, a także realnymi dokonaniami pionierów statystyki, biometrii i doświadczalnictwa rolniczego oraz współczesnych uczonych w tych dziedzinach i specjalnościach.  The paper presents the main directions, chronology and achievements in the field of mathematical statistical methods applied to biometrics and agricultural experimentation, conducted from the 17th century to modern times. The achievements of scientists globally and in Poland are taken into account. The historical and present importance of these mathematical and methodological findings for the development and progress of empirical sciences in general, and especially agricultural and biological sciences, is emphasized. The importance of using statistical methods in the recognition of empirical agricultural research as agricultural science is presented. Testimonies and considerations on statistical discoveries and inventions over the centuries are documented and illustrated by the original publications and real activities of the pioneers of statistics, biometrics and agricultural experimentation, as well as contemporary scientists in these fields.

Overview of applications of statistical methods in the analysis of data from a series of experiments

Wprowadzenie do uprawy nowych odmian związane jest z ryzykiem ich niepowodzenia w produkcji, które zwiększa się wraz z malejącą wiedzą o ich reakcji na zróżnicowane warunki środowiskowe (siedliskowe) i czynniki agrotechniczne. Zatem, proces wdrażania każdej odmiany nie kończy się na etapie badań wstępnych i jej zarejestrowania, lecz obok reprodukcji materiału nasiennego, obejmuje on także ocenę wartości gospodarczej odmiany w wielokrotnych seriach doświadczeń porejestrowych. Stały dopływ do rolnictwa nowo zarejestrowanych odmian nakłada na porejestrowe doświadczalnictwo odmianowe i odmianowo-agrotechniczne, konieczność sprawnej i wiarygodnej weryfikacji ich wartości gospodarczej. Wymienione doświadczenia pozwalają znacząco zmniejszyć ryzyko wprowadzenia do uprawy odmian nieprzydatnych dla rolnictwa, czyli takich, które nie zapewniają wysokich efektów produkcyjnych i ekonomicznych w różnych lub tylko wybranych (specyficznych) warunkach środowiskowych oraz systemach uprawy roślin i agrotechnice. Dane z wymienionych serii doświadczeń wymagają zastosowania specjalistycznej i komplementarnej metodyki statystycznej. W niniejszej pracy przedstawiony został przegląd serii doświadczeń odmianowych i odmianowo-agrotechnicznych wraz z zastosowaną metodyką statystyczną.Introduction of new varieties to the cultivation is associated with the risk of failure in the production which increases with decreasing knowledge of their response to different environmental conditions and crop management factors. Thus, the implementation of each variety does not stop at the stage of preliminary tests and its registration, but next to the reproduction of the seed, it also includes an assessment of the economic value of variety in multiple series of post-registration trials. A steady supply to agriculture of newly registered varieties requires from the post-registration experimental variety testing, the efficient and reliable verification of the economic value of tested varieties. These field experiments allow to significantly reduce the risk of introducing the cultivation of varieties unsuitable for agriculture, i.e. those which do not provide high production and economic effects in different or only selected (specific) environmental conditions and systems of crops and agricultural techniques. Data from these series of experiments require the use of specialized and complementary statistical methodology. In this work, an overview of a series of varietal and agrotechnical experiments is presented and the statistical methodology described

Usefulness of statistical methods and measures for evaluating cultivar stability and adaptation: an overview of research

W pracy przedstawiono przegląd najnowszego dorobku naukowego, publikowanego głównie w prestiżowych czasopismach, w zakresie zastosowań i badań przydatności wielu metod statystycznych do charakterystyki interakcji genotypowo-środowiskowej (interakcji GE) dla plonu i innych cech rolniczych odmian testowanych w doświadczeniach oraz analizy i interpretacji tej interakcji w kategoriach oceny odmian pod względem ich stabilności i adaptacji dla rozpatrywanych cech. Wśród rosnącego bogactwa klasycznych i oryginalnych metod, stosowanych w wymienionych badaniach nad oceną wartości gospodarczej odmian, dominują metody wielowymiarowe oparte na analizie składowych głównych, takie, jak analiza AMMI (ang. the additive main effects and multiplicative interaction model-based analysis), analiza GGE (ang. the genotype main effects and genotype × environment interaction effects model-based analysis) oraz łączna analiza skupień i AMMI lub GGE. Stosowane są także dość szeroko metody oparte na relatywnie prostych miarach stabilności i szerokiej adaptacji odmian pod względem badanych cech. To wyjątkowo bogate spektrum metod, przeznaczonych do wielostronnej oceny odmian z uwzględnieniem średnich genotypowych i efektów interakcji GE, stanowi wartościową ofertę metodyki statystycznej, z której szerzej powinni korzystać hodowcy i badacze wartości gospodarczej odmian roślin uprawnych w Polsce.In the paper results of the newest studies on using statistical methods to analysis and interpretation of genotype x environment interaction (GEI) on the basis of multi-environment trials (MET) are presented. The methods presented here facilitate to evaluate stability and adaptability of tested cultivars for yield and other quantitative traits. Both univariate and multivariate methods are considered. The set of the discussed multivariate methods includes mostly those which are based on singular value decomposition of respective GE data matrix, e.g. the additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) model-based analysis, the genotype main effects and genotype × environment interaction effects (GGE) model-based analysis as well as combined cluster and AMMI or GGE analyses called usually pattern analyses. Also, methods involving simple measures of cultivar stability and wide adaptability are overviewed. The all considered methods are addressed to plant breeders and cultivar evaluators who could and should use them in wider scale to improve reliability of testing new germplasm in order to implement effectively genetic gain to agricultural practice in Poland

Quantitative measures of the cultivar wide adaptation degree and their using in preliminary yield trials for winter wheat

W pracy wprowadzono trzy nowe koncepcje stopnia szerokiej adaptacji odmiany, odpowiednio w sensie I, II oraz III. Uznano, że stopień szerokiej adaptacji odmiany w określonym sensie może być charakteryzowany ilościowo za pomocą wskaźników statystycznych, nazywanych ilościowymi miarami stopnia szerokiej adaptacji odmiany w sensie I, II i III. Tymi wskaźnikami są odpowiednio miara nadrzędności plonu odmiany, Pi, miara niezawodności przewagi plonu odmiany, Ri oraz miara niezawodności przewagi o d>0 plonu odmiany, Ri(d). Wysunięto hipotezę, że wymienione miary oceniają wzajemnie zgodnie, w sensie porządkowym, stopień szerokiej adaptacji badanych odmian, chociaż wyrażają go za pomocą różnych wielkości. Hipotezę sprawdzano na podstawie danych dla plonu ziarna z 15 wstępnych serii doświadczeń z pszenicą ozimą, przeprowadzonych w latach 1993-2007. Stwierdzono, że badane miary stopnia szerokiej adaptacji w sensie I, II i III porządkują zgodnie odmiany pszenicy ozimej w różnych zbiorach obiektów oraz warunkach przyrodniczych Polski i sezonach wegetacyjnych (latach). Do oceny stopnia szerokiej adaptacji odmian według każdej z trzech koncepcji, wystarcza jedna z rozważanych miar, która pozwala na wykrycie odmian o możliwie najwyższym lub bardzo wysokim stopniu szerokiej adaptacji w sensie I, II i III w rozpatrywanym rejonie uprawy. Ocena przydatności badanych miar stopnia szerokiej adaptacji odmian, oparta na analizie danych empirycznych dla plonu ziarna pszenicy ozimej, odnosi się przede wszystkim do tego gatunku. Jednakże, stanowi ona też wstępne wskazanie o podobnej przydatności tych miar dla innych gatunków roślin uprawnych.In this paper three new concepts of cultivar’s wide adaptation degree in I, II and III sense, respectively were presented. It was recognized that cultivar’s wide adaptation degree in any considered sense can be measured using some statistical indices (measures) called quantitative measures of cultivar’s wide adaptation degree in I, II and III sense. To do this, adequate quantitative measures like superiority measure, Pi, Eskridge’s yield reliability measure, Ri and Eskridge’s yield reliability function, Ri(d) were selected. A hypothesis was formulated that the three measures of cultivar’s wide adaptation degree can evaluate consistently, in order sense, wide adaptation degree of the tested cultivars although it is described by each of them in a specific way. The hypothesis was tested using the data for grain yield of winter wheat from 15 of preliminary yield trials carried out across the years 1993–2007. As a result of the empirical studies good agreements were proved (high Spearman rank correlation coefficients) between each of pairs of quantitative measures of cultivar’s wide adaptation degree in I, II and III sense within all sets of cultivars. Then, one may conclude that in evaluating wheat cultivar’s wide adaptation degree only one of the considered measures could be sufficient. The conducted studies, as based on winter wheat grain yield data delivered new results regarding the investigated crop species. However, the conclusions also deliver important primary viewing on usefulness of the measures for evaluating adaptation degree of cultivars in other crops