Abstract

OSTENGO, Santiago; CUENYA, María I.  and  BALZARINI, Mónica. Modelos mixtos en el análisis de ensayos comparativos de rendimiento multiambientales de una especie perenne. Rev. ind. agric. Tucumán [online]. 2013, vol.90, n.2, pp.53-57. ISSN 1851-3018.

Los ensayos multiambientales de mejoramiento genético de la caña de azúcar (Saccharum spp.) son conducidos durante diferentes edades de corte, por tratarse esta de una especie perenne. Las correlaciones temporales entre observaciones registradas en una misma parcela a través de los años, así como también las correlaciones espaciales entre parcelas experimentales vecinas y la condición de heterocedasticidad entre varianzas residuales de cada ambiente, pueden contemplarse en el contexto de los modelos lineales mixtos (MLM). El objetivo de este trabajo es comparar el desempeño de genotipos de caña de azúcar en un ensayo multiambiental bajo el marco teórico de los MLM, que contemplan posibles correlaciones temporales y espaciales entre datos de rendimientos, así como también la posible condición de heterocedasticidad. Se trabajó con ensayos comparativos de rendimiento multiambientales de caña de azúcar durante diferentes edades de corte, analizando el desempeño de 20 genotipos. Los MLM ajustados contemplaron, en la estructura de (co)varianzas de los errores, correlaciones (temporales y/o espaciales) y heterocedasticidades para toneladas de caña por hectárea (TCH) y rendimiento fabril al inicio de cosecha (RFI %). Para TCH, el mejor modelo fue el autorregresivo de orden 1 tridimensional con correlación temporal y espacial, heterocedástico a través de localidades. Para RFI % el modelo autorregresivo de orden 1 heterocedástico, que contempla solamente correlaciones temporales, fue el mejor. Ambos produjeron estimaciones más precisas (menor error estándar) del rendimiento esperado, proporcionando también cambios en el desempeño relativo de los genotipos que se comparan.

Keywords : Ensayos multiambientales; Correlación espacial; Correlación temporal; Saccharum spp..

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