Escolha de componentes nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa (AMMI)

The additive main effect and multiplicative interaction (AMMI) models allows analysts to detect interactions between rows and columns in a two-way table. However, there are many methods proposed in the literature to determine the number of multiplicative components to include in the AMMI model. These methods typically give different results for any particular data set, so the user needs some guidance as to which methods to use. In this paper we compare four commonly used methods using simulated data based on real experiments, and provide some general recommendations.Os modelos de efeitos principais aditivos e interação significativa (AMMI) permitem ao analista detectar interações entre linhas e colunas em uma tabela de dupla entrada. Entretanto, existem muitos métodos propostos na literatura para determinar o número de componentes multiplicativos a incluir nos modelos AMMI. Esses métodos fornecem diferentes resultados para um particular conjunto de dados. Assim, o usuário necessita de orientação sobre quais métodos usar. Nesse trabalho investigamos quatro métodos comumente utilizados em um amplo espectro de condições usando dados simulados baseados em dados de ensaios reais. O método de Eastment-Krzanowski apresentou melhor desempenho; cada um dos outros métodos exibiram baixo desempenho em alguma das situações estudadas

Imputação múltipla livre de distribuição em matriz de interação por meio de decomposição por valor singular

Some techniques of multivariate statistical analysis can only be conducted on a complete data matrix, but the process of data collection often misses some elements. Imputation is a technique by which the missing elements are replaced by plausible values, so that a valid analysis can be performed on the completed data set. A multiple imputation method is proposed based on a modification to the singular value decomposition (SVD) method for single imputation, developed by Krzanowski. The method was evaluated on a genotype × environment (G × E) interaction matrix obtained from a randomized blocks experiment on Eucalyptus grandis grown in multienvironments. Values of E. grandis heights in the G × E complete interaction matrix were deleted randomly at three different rates (5%, 10%, 30%) and were then imputed by the proposed methodology. The results were assessed by means of a general measure of performance (Tacc), and showed a small bias when compared to the original data. However, bias values were greater than the variability of imputations relative to their mean, indicating a smaller accuracy of the proposed method in relation to its precision. The proposed methodology uses the maximum amount of available information, does not have any restrictions regarding the pattern or mechanism of the missing values, and is free of assumptions on the data distribution or structure.Algumas técnicas de análise estatística multivariada só podem ser realizadas com uma matriz de dados completa, porém o processo de coleta dos dados freqüentemente leva a uma matriz com dados ausentes. A imputação é uma técnica, na qual os dados ausentes são preenchidos com valores plausíveis, para uma posterior análise na matriz completa. Neste trabalho, nós propomos um método de imputação múltipla, baseado no método da decomposição por valores singulares (DVS) para imputação simples, desenvolvido por Krzanowski, e avaliado numa matriz de interação genótipos × ambientes (G × E), proveniente de um ensaio com o delineamento aleatorizado em blocos em multiambientes com genótipos de Eucalyptus grandis. Valores da altura de E. grandis da matriz completa de interação G × E foram retirados aleatoriamente em três diferentes proporções (5%, 10%, 30%), os quais foram imputados valores dados pelo método proposto. Os resultados obtidos por meio da medida geral de exatidão ou acurácia (Tacc) mostraram um viés pequeno, em relação aos valores originais. No entanto, seus valores foram maiores do que a variabilidade dos valores imputados em relação à sua média, indicando uma exatidão ou acurácia menor do método proposto em relação à sua precisão. A metodologia proposta utiliza o maior número de informação disponível, não possui qualquer restrição quanto ao padrão e mecanismo de ausência de dados e é livre de suposição sobre a distribuição ou estrutura dos dados

Choosing components in the additive main effect and multiplicative interaction (AMMI) models

The additive main effect and multiplicative interaction (AMMI) models allows analysts to detect interactions between rows and columns in a two-way table. However, there are many methods proposed in the literature to determine the number of multiplicative components to include in the AMMI model. These methods typically give different results for any particular data set, so the user needs some guidance as to which methods to use. In this paper we compare four commonly used methods using simulated data based on real experiments, and provide some general recommendations

IMPUTACIÓN UTILIZANDO LA DESCOMPOSICIÓN EN VALOR SINGULAR: VARIANTES DE MÉTODOS EXISTENTES, PROPUESTAS Y EVALUADAS

16 páginasComplete data matrices are required for some statistical analysis techniques, making imputation of missing data necessary in certain circumstances. The Krzanowski imputation system is based on singular value decomposition of a matrix and has no distributional or structural assumptions, but the system needs an imputation refining process through an iterative scheme. Two such iterative schemes already exist: expectationmaximization, Bro et al. and parity check, Arciniegas-Alarc´on et al. The aim of this study is to present new variants of the basic method and to determine which iterative scheme produces the higher quality imputations. For this a simulation study was performed, and from incomplete matrices the quality of the imputations was assessed by estimating their uncertainty and by other criteria such as variance, bias and mean square error when a parameter of interest is considered. The best results were found using iterations with parity check and eliminating the singular values of the imputation equation.Se requieren matrices de datos completas para algunas técnicas de análisis estadístico, haciendo necesaria la imputación de los datos faltantes en determinadas circunstancias. el krzanowski El sistema de imputación se basa en la descomposición de valores singulares de una matriz y no tiene supuestos distributivos o estructurales, pero el sistema necesita un proceso de refinamiento de la imputación. a través de un esquema iterativo. Ya existen dos esquemas iterativos de este tipo: maximización de expectativas, Bro et al. y control de paridad, Arciniegas-Alarcón et al. El objetivo de esto estudio es presentar nuevas variantes del método básico y determinar qué iterativo esquema produce las imputaciones de mayor calidad. Para ello se realizó un estudio de simulación, ya partir de matrices incompletas se evaluó la calidad de las imputaciones estimando su incertidumbre y por otros criterios como varianza, sesgo y cuadrado medio. error cuando se considera un parámetro de interés. Los mejores resultados se obtuvieron utilizando iteraciones con comprobación de paridad y eliminando los valores singulares de la ecuación de imputación