Resumo:
A análise tradicional de experimentos de campo parte do princípio de que todas as observações tomadas em posições adjacentes (em plantas ou parcelas vizinhas) são não correlacionadas. Modelos que consideram a correlação entre medidas repetidas como sendo a mesma para quaisquer pares ou combinações de idades ou safras podem não ser os mais adequados. Assim sendo, os modelos de análise espacial podem ser vantajosos também para a análise de medidas repetidas, ou seja, para análise de dados com dependência temporal. O presente artigo tem como objetivos discorrer sobre a aplicação de métodos geoestatísticos e de análise de séries temporais na análise de experimentos de campo delineados no contexto do melhoramento de plantas perenes. E o objetivo final do melhoramento em benefício da produção vegetal refere-se à maximização da expressão fenotípica do caráter de interesse no campo do produtor rural. Uma vez que a expressão fenotípica é função do genótipo, ambiente e interação genótipo x ambiente, torna-se relevante o estudo destes três fatores.
Descrição:
O conteúdo é apresentado em dez capítulos: 1 - Introdução; 2 - Estratégias de controle local e de consideração da correlação espacial para aumento da precisão experimental; 3 - Análise ambiental de experimentos e avaliação da necessidade da abordagem espacial; 4 - Métodos de análise espacial e áreas de aplicação em genética; 5 - Noções de processos estocásticos; 6 - Métodos geoestatísticos; 7 - Análise de Séries Temporais; 8 - Modelos lineares mistos espaciais ao nível de indivíduos com estrutura auto-regressiva de erros; 9 - Análise de dados longitudinais no melhoramento; 10 - Referências bibliográficas.
