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Coeficiente de variação como critério de avaliação em experimentos de milho.
O objetivo deste trabalho foi verificar se o Coeficiente de Variação (CV) é realmente o critério adequado para descarte de experimento, qual o valor mais apropriado para o CV e se há alternativas que aumentem a eficiência do processo. Foram utilizados dados dos Ensaios Nacionais de Milho cedidos pela EMBRAPA Milho e Sorgo, que consistiram em 566 experimentos conduzidos no período de 1993 a 2000. Os fatores fornecidos para a cultura do milho foram: número de cultivares, número de blocos, variância genética, média de produtividade e o coeficiente de variação. Foram simuladas 2.000 repetições para cada configuração da combinação desses fatores em um ambiente de programação Delphi. Foram simulados ensaios de campo considerando um delineamento em blocos casualizados completos (DBC). Concluiu-se que o coeficiente de variação não é um estimador confiável para a avaliação da eficiência de uma cultivar em um ensaio, devendo estar associado a outros parâmetros para tornar a recomendação de uma cultivar mais confiável; a repetibilidade é o parâmetro que, tendo-se definido os seus valores para cada variável-resposta, possibilitará definir critérios de descarte de experimentos de avaliação e recomendação de cultivares
Precisão experimental em experimentos de VCU na cultura do feijão.
O objetivo deste trabalho foi verificar se o Coeficiente de Variação (CV) é realmente o critério adequado para descarte de experimento, qual o valor mais apropriado para o CV e se há alternativas que aumentem a eficiência do processo. Para se conhecer quais as variáveis mais importantes e os limites a serem utilizados na simulação, foi realizado inicialmente o levantamento de alguns dados experimentais com a cultura do feijão. Foram utilizados os dados da avaliação de linhagens de feijoeiro conduzidas pela UFLA/EPAMIG no período de 11 anos (1991 a 2001), totalizando 104 experimentos. Os fatores fornecidos foram: número de cultivares, número de blocos, variância genética, média de produtividade e o coeficiente de variação. Foram simuladas 2.000 repetições para cada configuração da combinação desses fatores. Todas estas informações foram processadas por meio de um aplicativo computacional desenvolvido em um ambiente de programação Delphi. Foram simulados ensaios de campo considerando um delineamento em blocos casualizados completos (DBC). Concluiu-se que o coeficiente de variação não é um estimador confiável para a avaliação da eficiência de uma cultivar em um ensaio, devendo estar associado a outros parâmetros para tornar a recomendação de uma cultivar mais confiável; a repetibilidade é o parâmetro que, tendo-se definido os seus valores para cada variável-resposta, possibilitará definir critérios de descarte de experimentos de avaliação e recomendação de cultivares
Manejo de leguminosas em videira - 1a. colheita.
O objetivo do trabalho foi melhorar as características do solo para se obter uma maior produtividade de uva em uma agricultura sustentável
Ricina: um impasse para utilização da torta de mamona e suas aplicações.
bitstream/CNPA/20859/1/DOC174.pd
Eficiência do intercruzamento de plantas da geração F2.
Realizou-se este trabalho com o intuito de verificar o efeito da interação não alélica a partir do intercruzamento de plantas F2 na média e na variância populacional, considerando genes ligados com diferentes frequências de recombinação. Consideraram-se dois genes A e B com frequência de recombinação (fr) variando de 0,00 a 0,50 em atração ou repulsão. A frequência do gameta em atração (AB ou ab) foi u e a de repulsão (Ab ou aB) foi v de modo que u = ½.fr e v = ½.(1-fr) quando a geração F1 continha gametas em repulsão e u = ½.(1-fr) e v = ½.fr quando estava em atração. Em todos os casos a interação alélica foi de dominância completa e utilizaram-se os tipos de interação não alélica: genes duplicados (15 A-B- ou A-bb ou aaB-:1 aabb), genes complementares (9 A-B-: 7 A-bb ou aaB- ou aabb), epistasia dominante (12 A-B- ou A-bb: 3 aaB-:1 aabb) e epistasia recessiva (9 A-B-: 3 A-bb: 4 aaB- ou aabb). Os valores genotípicos para cada genótipo na geração F2 foram calculados, bem como as médias para cada genótipo nas gerações F2 e F?. Em seguida, obtiveram-se as variâncias de cada genótipo na geração F2 e F?. Neste estudo o interesse era no genótipo AABB, para o qual foram calculadas as frequências relativas nas gerações F2 e F?, considerando um determinado valor da frequência de recombinação (fr), com e sem intercruzamento e em atração ou repulsão. Para a avaliação da eficiência da realização de intercruzamentos foi desenvolvida uma interface de um aplicativo computacional, implementada no ambiente de programação Delphi. Consideraram-se diferentes valores de frequência de recombinação (fr), que variaram de 0,00 a 0,50, em intervalos de 0,05, totalizando 11 configurações para cada proporção genotípica selecionada. No total foram avaliadas 55 configurações diferentes. Para cada configuração foram computados os valores da média e variância nas gerações F2 e F?. Além disso, as frequências relativas do genótipo AABB nestas mesmas situações também foram obtidas. Com os valores das médias e das variâncias em todas as situações foram calculadas as alterações percentuais das situações sem intercruzamento para com intercruzamento, em cada frequência de recombinação. Estas alterações percentuais também foram calculadas para as frequências relativas do genótipo AABB. Concluiu-se que a realização de intercruzamentos de plantas na geração F2 e F? não permite predizer se a frequência de indivíduos com os alelos favoráveis em homozigose irá aumentar caso haja epistasia. Os valores da média e da variância populacional, considerando genes ligados com diferentes frequências de recombinação e alguns tipos de interação não alélica apresentaram valores bem distintos para cada caso, dificultando ainda mais qualquer tipo de predição, uma vez que só foram considerados dois genes.bitstream/item/80730/1/Boletim-PD-79-.pd
The low dimensional dynamical system approach in General Relativity: an example
In this paper we explore one of the most important features of the Galerkin
method, which is to achieve high accuracy with a relatively modest
computational effort, in the dynamics of Robinson-Trautman spacetimes.Comment: 7 pages, 5 figure
O coeficiente de variação como critério de avaliação em experimentos de milho e feijão.
O objetivo deste trabalho foi verificar se o Coeficiente de Variação (CV) é realmente o critério adequado para descarte de experimento e se há alternativas mais eficientes. Realizou-se inicialmente o levantamento de alguns dados experimentais da Embrapa com as culturas do feijão e do milho, cujos fatores fornecidos foram: número de cultivares, número de blocos, variância genética, média de produtividade e coeficiente de variação. Todas essas informações foram processadas por meio de um aplicativo computacional desenvolvido em um ambiente de programação Delphi. Foram simulados ensaios de campo considerando um delineamento em blocos casualizados completos (DBC). Cada simulação correspondeu a um experimento e os dados simulados seguiram a metodologia da aproximação da função de distribuição normal. Também foi identificada a quantidade de experimentos com coeficiente de variação superior e inferior ou igual a 20%, para cada configuração simulada, nos 2 mil experimentos. Concluiu-se que o coeficiente de variação não é um estimador confiável para a avaliação da eficiência de uma cultivar em um ensaio, devendo estar associado a outros parâmetros para tornar a recomendação de uma cultivar mais confiável; a repetibilidade é o parâmetro que possibilitará definir critérios de descarte de experimentos de avaliação e recomendação de cultivares.bitstream/item/81507/1/BDP-85.pd
Número de famílias a serem avaliadas no processo seletivo em autógamas.
Foram obtidas informações a respeito do número ideal de famílias, no processo seletivo com plantas autógamas, que pudessem ser extrapoladas para outras condições. Implementou-se dois aplicativos computacionais em ambiente de programação Delphi, simulando várias configurações. Na primeira alternativa de simulação foram considerados os valores de herdabilidade, número de locos segregantes em F2 e número de indivíduos na geração infinito. Na segunda alternativa de simulação consideraram-se apenas os valores de herdabilidade e o número de indivíduos da geração infinito. Concluiu-se que se deve considerar a herdabilidade do caráter; para se obter um ganho genético em torno de 1,10 na população selecionada, são necessárias 5 mil linhagens para h2 = 0,30 e 10 inhagens para h2 = 0,70; se o caráter apresentar h2 inferior a 0,30 será necessário maior número de linhagens para se ter alta probabilidade de obter uma linhagem com um valor genotípico médio superior à média da população.bitstream/item/80723/1/Boletim-PD-78-.pd
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