DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO EM MATEMÁTICA

Título: Métodos de redução de dimensionalidade no contexto do modelo AMMI

Aluna: Cristiane Nazaré Pamplona de Souza

Banca Examinadora
Prof. Dr. Paulo Jorge Canas Rodrigues (IM-UFBA – orientador)
Profª. Drª. Leila Amorim (IM-UFBA)
Prof. Dr. Carlos Tadeu dos Santos Dias (ESALQ-USP)

Data: 18/07/2016 (segunda-feira) às 14h

Sala 12 do IM

Resumo:

Ao analisar dados com grandes dimensões, as técnicas de redução de dimensionalidade tais como a decomposição em valores singulares e a análise de componentes principais, desempenham uma importância vital. Uma das áreas de aplicação onde estas técnicas são mais utilizadas é a estatística genética quantitativa, onde a complexidade da interação entre genótipos e ambientes dificulta o trabalho dos melhoristas em selecionar melhores genótipos. Desta forma, o trabalho tem como objetivo realizar uma comparação entre o modelo AMMI – Additive Main Effects and Multiplicative Interaction, um dos modelos mais empregados para analisar e estruturar a interação entre genótipo e ambiente no contexto de melhoramento de plantas, uma versão ponderada do modelo definida por AMMI ponderado (W-AMMI) utilizado em casos em que algumas variáveis e/ou indivíduos têm uma maior importância para a modelagem dos dados, um modelo robusto denominado R-AMMI tendo como principal objetivo diminuir a influência de outliers no modelo como também a redução do ruído na análise e uma proposta denominado modelo AMMI robusto ponderado (RW-AMMI) que considera os dados contaminados por meio do modelo linear robusto, e em seguida utiliza a decomposição em valores singulares ponderada a fim de acelerar o tempo computacional dos resultados a ser obtidos. A comparação entre os métodos foi realizada com base em estudos de simulação considerando diferentes cenários de contaminação e com base em dois estudos observacionais.