Inferência Bayesiana e simulação estocástica (amostragem de Gibbs) na estimação de componentes de variância e de valores genéticos em plantas perenes

dc.contributor.author	Resende, Marcos Deon Vilela de
dc.date.accessioned	2014-01-15T13:20:46Z
dc.date.available	2014-01-15T13:20:46Z
dc.date.issued	2000
dc.identifier.citation	RESENDE, M. D. V. Inferência Bayesiana e simulação estocástica (amostragem de Gibbs) na estimação de componentes de variância e de valores genéticos em plantas perenes. Colombo: Embrapa Florestas, Documentos, n. 46. 2000. 68 p.	pt_BR
dc.identifier.issn	1517-536X
dc.identifier.uri	http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br/handle/123456789/6122
dc.description	O conteúdo é apresentado em dezesseis capítulos: 1 - Sinopse; 2 - Introdução; 3 - Estimação e predição bayesiana; 4 - Fundamentos bayesianos da predição de valores genéticos; 5 - Estimação bayesiana de índices de seleção unicaracterísticos; 6 - Relação entre BLUP e estimadores bayesianos; 7 - Relação entre estimadores de máxima verossimilhança e estimadores bayesianos; 8 - Estimação bayesiana de índices de seleção multicaracterísticos; 9 - Estimação bayesiana de componentes de variância e realação com ML e REML; 10 - Estimadores melhorados para a média de tratamentos; 11 - Problemas da abordagem clássica de predição de valores genéticos e vantagens da abordagem bayesiana; 12 - Implementação prática da análise bayesiana; 13 - Diagnóstico de convergência; 14 - Estimação bayesiana via modelos lineares robustos; 15 - Aplicação a dados experimentais; 16 - Referências bibliográficas.	pt_BR
dc.description.abstract	A predição de variáveis aleatórias e a estimação de componentes de variância e efeitos fixos via metodologia de modelos mistos apresentam grande relevância na genética quantitativa aplicada ao melhoramento de plantas perenes. Embora a metodologia de modelos lineares mistos (MMLM) tratada pela abordagem da Inferência Estatística Freqüentista apresente várias propriedades desejáveis, publicações recentes têm mostrado uma superioridade da MMLM quando abordada do ponto de vista da Inferência Estatística Bayesiana. Devido às excelentes propriedades teóricas e práticas da análise Bayesiana, acredita-se que a mesma tornar-se-á rotineira em melhoramento de espécies perenes, transformando-se no procedimento padrão de estimação de componentes de variância e de predição de valores genéticos.	pt_BR
dc.format	68 páginas	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.publisher	Embrapa Florestas	pt_BR
dc.relation.ispartofseries	Documentos;46
dc.subject.classification	Ciências Florestais::Silvicultura::Genética e melhoramento florestal	pt_BR
dc.title	Inferência Bayesiana e simulação estocástica (amostragem de Gibbs) na estimação de componentes de variância e de valores genéticos em plantas perenes	pt_BR
dc.type	Boletim Técnico	pt_BR