Aproximación bayesiana al método de estabilidad fenotípica de Eberhart y Russell

• Autores: Camilo Eduardo Quintero Jaramillo, José Miguel Cotes Torres, Elena Paola González Jaimes
• Localización: Revista de la Facultad de Ciencias Básicas, ISSN-e 1900-4699, Vol. 6, Num. 2, 2010, págs. 164-181
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Bayesian approach to Eberhat and Russell phenotipyc stability methodology
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    Una metodología muy utilizada en el mejoramiento de plantas para determinar la adaptabilidad y la estabilidad de los genotipos es la propuesta de Eberhart y Russell a comienzos de la década de los 60's. Las pruebas de hipótesis para los parámetros de adaptabilidad y estabilidad bajo este modelo requieren un número elevado de ambientes, este supuesto es frecuentemente violado en el diseño de pruebas regionales. La estadística Bayesiana, con el uso de las distribuciones a priori resuelve con mayor precisión la inferencia del parámetro de interés que son los parámetros de estabilidad especialmente la predecibilidad de los genotipos.

    Para la obtención de dichos parámetros se implementó una función MACRO en el programa SAS v.8.2. que permitió simular escenarios de pruebas regionales y aplicar la metodología estadística tradicional y luego la metodología Bayesiana, con el fin de comparar estas dos metodologías implementando el modelo de Eberhart y Russell.

    También se utilizaron datos reales de pruebas regionales de maíz como otra vía para comparar estas metodologías. Se encontró que la metodología Bayesiana permite una inferencia más precisa cuando los genotipos son predecibles y estables, además la distribución a priori de Jeffreys presentó un mejor ajuste al verdadero valor del parámetro de estabilidad al ser comparada con la a priori Flat

  • English

    A widely used plant breeding methodology to determine the genotype stability and adaptability is the proposed by Eberhart and Russell at the beginning of 60´s decade. The hypothesis testes for the adaptability and stability parameters based on this model require a high number of environments; this assumption is frequently omitted in the design of trial test. The Bayesian statistics, using the a priori distributions resolve with high precision the estimates of stability and predictability parameters. For evaluate those parameters a MACRO function in the SAS v.8.2 program were implemented which allow to simulate sceneries of regional t rial in order to compared the traditional statistical methodology and then the Bayesian methodology, both methodologies using the Eberhart and Russell model. Real dataset of corn trial test was used as other way to compare both methodologies. It was found that Bayesian methodologies allow us an accurate inference when genotypes are predictable and stable, and the Jeffreys prior distribution showed a better adjust to the real value of the stability parameter when compared whit the Flat prior.