aula correlação
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ESTIMATIVAS E IMPLICAES DA
CORRELAO NO MELHORAMENTO
VEGETAL
Prof. Giovani Benin
PPGA Melhoramento Gentico de Plantas Cultivadas
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O MELHORAMENTO DE PLANTAS
Gerar variabilidade gentica;
Originar recombinaes gnicas, de modo a se obterem novas
cultivares agronomicamente superiores;
Selecionar e reunir em um s gentipo caractersticas
desejveis que se encontram em diferentes gentipos.
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ETAPAS DE UM PROGRAMA DE MELHORAMENTO
Escolha de genitores Variabilidade gentica na populao
necessrio
Conduo das populaes segregantes (F2-F5/F6)
Mtodo de seleo
Estratgia de seleo
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ESTRATGIA DE SELEO
Quando selecionar?
A) Seleo direta em geraes com menor freqncia deheterozigotos.
Baixa herdabilidade e forte ao do ambiente.
Carter rendimento de gros
Seleo aplicada sobre o prprio carter
Melhores gentipos?
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B) Seleo direta em geraes com elevada freqncia deheterozigotos.
ESTRATGIA DE SELEO
Maior aproveitamento da variabilidade gentica.
Caracteres quantitativos
Efeito de ambiente
Segregao
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C) Seleo indireta.
ESTRATGIA DE SELEO
Busca melhorar o carter principal atravs da seleo
aplicada em outros caracteres.
Aplicada com vantagens quando o carter sob seleo :
Difcil de ser mensurado;
De difcil manipulao gentica.
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1. Verificar se os valores de uma medida tende a crescer amedida que a outra aumenta.
2. Predizer o valor de uma varivel a partir de um valorconhecido de outra.
3. Definir a melhor estratgia de seleo, considerando aobteno de um gentipo com o nvel mais adequado detodos os caracteres envolvidos na seleo.
APLICABILIDADE DA SELEO INDIRETA
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C) Seleo indireta em geraes altamente segregantes.
APLICABILIDADE DA SELEO INDIRETA
Consideraes:
Herdabilidade x grau de associao.
Possibilidade de ganho gentico!!!!!!!!!!
Dificuldade de medio ou identificao.
Caracteres relacionados a qualidade de gro.
Observar associados entre caracteres de menor
herdabilidade com queles de maior.
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REN PH PMG EP DEF DFM DEM
REN 1 0,787* 0,153ns 0,328ns -0,499* 0,530* -0,361nsPH -0,236
ns1 0,180
ns0,280
ns-0,700* 0,754* -0,510*
PMG -0,150ns
0,023ns
1 0,395ns
-0,058ns
0,068ns
0,015ns
EP 0,171ns
0,261ns
0,398ns
1 0,223ns
-0,054ns
0,294ns
DEF 0,262ns
-0,641* 0,094ns
0,161ns
1 -0,751* 0,913*
DFM 0,141ns
0,558* -0,035ns
0,452* -0,281ns
1 -0,425ns
DEM 0,343ns
-0,460* 0,166ns
0,397ns
0,926* 0,064ns
1
APLICABILIDADE DA SELEO INDIRETA
Tabela 6 - Correlao fenotpica de Pearson entre sete caracteres de importncia agronmicasem a aplicao de fungicida em ambientes favorveis (diagonal superior) e em ambientesdesfavorveis (diagonal inferior). Pelotas, RS - 2002.
* Significativo a 5% de probabilidade de erro pelo teste t, a n-2 G.L. (0,433).ns No significativo.
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QUANDO EXISTE CORRELAO
R: Existe correlao entre duas variveis quando a alteraosofrida por uma delas acompanhada por modificaes na
outra.
uma medida da proporo da variabilidadeem uma varivel que explicada pelavariabilidade da outra.
Rendimento de gros x PMG
Por exemplo: r= 0,70 - ento a varivel independente
explica 70% da varincia da varivel dependente.
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CAUSAS DE ASSOCIAO ENTRE CARACTERES
Correlao Fenotpica a expresso mensurvel deum carter.
=
Correlao gentica
+
Correlao de ambiente
determinada pelo gentipo,sem a interveno doambiente. Ocasionada devidoa efeitos Pleitrpicos eligaes gnicas.
Efeitos modificadores doambiente na associao entrecaracteres.
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ALOMETRIA ENTRE CARACTERES
Desenvolvimento da planta
Balano morfolgico entre caracteres
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ALOMETRIA ENTRE CARACTERES
Nutricional - Diz respeito repartio de fotoassimilados entrediferentes locais da planta. Como, por exemplo, entre parte area esistema radicular e estruturas mais novas e senecentes;
Inibitria - neste caso, um rgo ou estrutura possui a capacidadede inibir o desenvolvimento de outros. Como exemplo, pode ser citadoo efeito de legumes terminais (mais novos) sobre as basais;
Compensatria/competitiva - nestes casos, a reduo em umaestrutura acompanhada pelo incremento da outra e vice-versa.
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ESTIMATIVA DE CORRELAO DE PEARSON (r)
P 2 2X Y
COVxyr
rP= Correlao fenotpica
COVxy= Covarincia entre os caracteres X e Y.
2x e 2y= Varincia dos caracteres X e Y, respectivamente.
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VARINCIA
2 eS2= a varincia de um conjunto de valores; a mdia populacional;
o i-simo valor de X;
n= o nmero de objetos avaliados (tamanho da populao).
X
iX
1
)(1
2
2
n
XX
s
n
i
i
n2
i2 i 1
(X X)
n
a soma dos desvios dividindo pelo nmero deobservaes
Populao Amostra
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COVARINCIA
a covarincia entre os caracteres x e y;
o i-simo valor de X;
a mdia do carter X;
o i-simo valor de Y;
a mdia do carter Y;
n= o nmero de objetos avaliados
X
iX
XYCOV
iY
Y
n
YYXX
COV
n
i
ii
XY
1))((
1
))((1
n
YYXX
COV
n
i
ii
XY
a soma dos produtos dos desvios de duas variveis em
relao sua mdia, dividido pelo nmero de observaes.
Populao Amostra
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COVxy
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P 2 2X Y
COVxyr
DESVIO PADRO
A varincia envolve a soma de quadrados
A unidade em que se exprime no a mesma dos dados originais
Medida da variabilidade ou disperso com as mesmas unidadesnas quais os dados originais so expressos.
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PROPRIEDADES DA CORRELAO DE PEARSON
1. Ficar no intervalo de -1
r
1 por ser isento de unidades e deordem de grandeza;
2. adimensional e independe das unidades de X e Y;
3. Um valor positivo de r significa uma relao linear positiva, comvalor 1 quando a relao for perfeita;
4. Um valor negativo de r significa uma associao linear negativa,com valor -1 quando a relao for perfeita;
5. Se o coeficiente for positivo, os caracteres tendem a variar nomesmo sentido. Se o sinal for negativo, os caracteres tendem a
variam em sentidos contrrios;6. r no necessariamente indica causalidade, em outras palavras,
Y no determinado por X; r pode ser resultado de outravarivel que est altamente correlacionada com X e Y.
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SENTIDO DA CORRELAO
Correlao linear positiva
0
5
10
15
1 2 3 4 5 6
Figura 1 - Correlao positiva perfeita (r= 1).
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SENTIDO DA CORRELAO
Correlao linear negativa
0
1
2
3
4
5
6
1 2 3 4 5 6
Figura 2 - Correlao negativa perfeita (r= -1).
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SENTIDO DA CORRELAO
Ausncia de correlao
0
1
2
3
4
56
1 2 3 4 5 6
Figura 2.3 - Ausncia de relao linear (r= 0).
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MAGNITUDE DA CORRELAO
Tabela 1 Classificao dos coeficientes de correlao de acordocom sua magnitude.
Valor Correlao
r = 0 nula
0 < |r| 0.30 fraca
0,30 < |r| 0,60 mdia
0,60 < |r| 0,90 forte0,90 < |r| 1 fortssima
|r|= 1 perfeita
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TESTE DE SIGNIFICNCIA
2nr1
rt
2
r= coeficiente de correlao;
r2= grau de ajuste da reta de regresso aos dados,ou simplesmente (r)2;
n= a quantidade do conjunto de dados, ou seja onmero de observaes pares (x,y) utilizadas na
amostra.
Tabela t de Student com n-2 graus de liberdade ao um nvel designificncia desejado (=0,05 e =0,01).
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2
0,81t 12 2 4,368
1 0,81
n-2 = 10
t = 2,228
4,368 > 2,228. Ento:
Tabela tStuden
Rejeita-se a hiptese nula de queno h correlao linear
significativa.
TESTE DE SIGNIFICNCIA
2nr1
rt2
r = 0,81
12 gentipos de trigo
Correlao entre RGxPMG
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Tabela A1 - Pontos percentuais da distribuio t (de Student).G.L. Pontos bilaterais superiores: Prob. (|t|>tP)
p=0,10 p=0,05 p=0,03 p=0,01 p=0,0011 6,3137 12,706 21,205 63,656 636,582 2,9200 4,3027 5,6428 9,9250 31,5993 2,3534 3,1824 3,8961 5,8408 12,9244 2,1318 2,7765 3,2976 4,6041 8,61015 2,0150 2,5706 3,0029 4,0321 6,86856 1,9432 2,4469 2,8289 3,7074 5,95877 1,8946 2,3646 2,7146 3,4995 5,4081
8 1,8595 2,3060 2,6338 3,3554 5,04149 1,8331 2,2622 2,5738 3,2498 4,780910 1,8125 2,2281 2,5275 3,1693 4,586811 1,7959 2,2010 2,4907 3,1058 4,436912 1,7823 2,1788 2,4607 3,0545 4,317813 1,7709 2,1604 2,4358 3,0123 4,2209
14 1,7613 2,1448 2,4149 2,9768 4,140315 1,7531 2,1315 2,3970 2,9467 4,072816 1,7459 2,1199 2,3815 2,9208 4,014917 1,7396 2,1098 2,3681 2,8982 3,965118 1,7341 2,1009 2,3562 2,8784 3,921719 1,7291 2,0930 2,3457 2,8609 3,883320 1,7247 2,0860 2,3362 2,8453 3,8496
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Benin, G.; Carvalho, F.I.F. et al.
ESTIMATIVAS DE CORRELAES EM
POPULAES SEGREGANTES
Importncia:
Definir estratgias de seleo para as geraes seguintes;
Verificar se os caracteres tendem a permanecer associadosdurante os sucessivos ciclos de seleo.
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2XY
P1XY P2XY F
G
P1X P2X P1Y P2Y F2X F2Y
COV COVCOV ( )
2r
V V V V(V ( )) (V ( ))2 2
COVP1XY, COVP2XY: covarincias dos genitores;VP1X, VP1Ye VP2X, VP2Y: Varincia dos genitores;
COVF2XY: covarincia da populao;
VF2X e VF2Y: Varincia da populao.
P
x y
COVxyrV V
E P Gr r r
FRMULA
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CORRELAO EM POPULAES SEGREGANTES
G
6.689 5.64141.821 ( )
2r 0,9103.416 5.772 24.662 15.247
[20.540 ( )] [116.071 ( )]2 2
P
41.821r 0,874
20.540 116.071
Er 0,036
Er 0,874 0,910
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ANLISE DE TRILHA
Objetivo:
Auxiliar o melhorista na identificao docarter ou conjunto de caracteres maisefetivos para a seleo.
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CORRELAO E CAUSALIDADE
1. Mudanas em A causam mudanas em B;
2. Mudanas em B causam mudanas em A;
3. A, B, C...n variveis, com uma certa interdependncia entre si.
Componentes do rendimento.
ANLISE DE TRILHA
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COMPONENTES DE RENDIMENTO EM CEREAIS
Peso dePancula
r = 0,81
Nmero de gros
Peso de gros
Peso de palha
Rendimentode Gros
Variveis mutuamentecorrelacionadas
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P1P2
r23
r34
r24
x1
x2
x3
R
P3
Y1
Modelo - considerando uma varivel bsica Y e 3 variveisexplicativas (X1, X2 e X3).
r
Porcentagem do
desvio padro do
efeito devido a
causa em relao
ao desvio padro
total deste efeito
1x
1
Y
P
2x
2
Y
P
3x
3
Y
P
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ANLISE DE TRILHA
Regresso linear mltipla
ePXPXPXPyE
332211
31321211PrPrPYr
Onde:
Devido ao efeito direto de X1 sobre Y, quantificada por P1;
Devida ao efeito indireto de X1 sobre Y, via X2, quantificada por r12P2 e;
Devida ao efeito indireto de X1 sobre Y via X3, quantificada por r13P3. O
mesmo raciocnio vale para as correlaes r2Y e r3Y.
A correlao entre X1 e Y pode serdesdobrada em trs partes:
1 112 13
2 21 23 2
31 323 3
r y P1 r rr y r 1 r P
r r 1r y P
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causa
Componentes do
rendimento
Efeito
Rendimento de gros
Varivel dependenteVarivel independente
utilizada para medir o fenmenoque est sob estudo e que se quer
explicar.
a candidata a explicar a variveldependente, cujo efeito se quer
medir
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Procedimento
indispensvel a pr-obteno dos
coeficientes de correlao fenotpicos (rP) ougenticos (rG).
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Propriedades
1. Sendo um coeficiente de regresso, ele tem direo, podendoser negativo ou positivo e maior ou menor que a unidade;
2. Sendo um coeficiente de regresso padronizado, ele pode ser
utilizado para comparar efeitos de caracteres mensurveis em
diferentes escalas;
3. No tendo unidade fsica, ele se assemelha a um coeficiente
de correlao.
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Varivel Rend. PMG NGP NPP
NP/ha 0,298** -0,03NS -0,08NS -0,296**NPP -0,05NS -0,10NS -0,40**NGP 0,267** -0,19**PMG 0,351**
Tabela 5. Coeficientes de correlaode Pearson para os gentipos dearroz irrigado. Capo do Leo, RS,1993/94.
Varivel1
Coeficiente
de caminho
NP/ha Efeito direto 0,461
Efeito indireto de NP/ha via NPP -0,103
Efeito indireto de NP/ha via NGP -0,044
Efeito indireto de NP/ha via PMG -0,016
Total (diretos e indiretos) 0,297
NPP Efeito direto 0,349
Efeito indireto de NPP via NP/ha -0,136
Efeito indireto de NPP via NGP -0,214
Efeito indireto de NPP via PMG -0,049
Total (diretos e indiretos) -0,051
NGP Efeito direto 0,538
Efeito indireto de NGP via NP/ha -0,038
Efeito indireto de NGP via NPP -0,139
Efeito indireto de NGP via PMG -0,096
Total (diretos e indiretos) 0,267
PMG Efeito direto 0,503
Efeito indireto de PMG via NP/ha -0,015
Efeito indireto de PMG via NPP -0,034
Efeito indireto de PMG via NGP -0,103
Total (diretos e indiretos) 0,351
Tabela 4. Coeficiente de caminho para asvariveis na mdia dos gentipos de arrozirrigado. Capo do Leo, RS, 1993/94.
(ZAFFARONI et al. 1998)
Pesq. Agrop. Bras. v.33, n.1, 1998.
NP\ha= nmero de plantas ha.
NPP= nmero de panculas por planta.
NGP= nmero de gros por pancula.
PMG= peso de mil gros. RG= Rendimento de gros.
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Gentipo No plantas/ha No panculas/planta
No gros/pancula
PMG(g)
Rendimento(kg/ha)
EMBRAPA 39-AGRISUL 1355556c 3,42b 42,5bc 26,0a 3616,8bcTF296-1-8 1711112b 2,82bc 66,3a 30,0a 6320,2cCLSeleo 447B-B 2177776a 2,67bc 44,1bc 33,7a 5143,4ab
CL99-40-2 1338889c 6,84a 29,1c 30,6a 5213,5abCL78-84-1M-26M-M 1511110bc 2,27c 80,4a 28,7a 6972,2aTF231-13-1M-5-B 2250001a 3,16bc 48,6b 24,3a 5936,4aEMBRAPA 6-CHU 1594444bc 3,49b 69,4a 25,8a 6617,0aEMBRAPA 7-TAIM 1266666c 3,53b 41,8bc 27,4a 3110,1cIRGA 410 1527778bc 2,87bc 67,3a 31,6a 6826,2a
Teste F 20,74* 28,37* 20,52* 0,45NS 9,41*
CV (%) 17,2 15,0 21,7 12,7 18,1
Tabela 3. Rendimento, nmero de plantas/ha, nmero depanculas/planta, nmero de gros/pancula e peso de mil gros ( PMG)para gentipos de arroz irrigado. Capo do Leo, RS, 1993/941.
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direto
indireto
NP/P Efeito direto sobre PG/P 0,5535
Efeito indireto via PP 0,0287
Efeito indireto via NGP -0,0129
Efeito indireto via PMG -0,0007
Efeito indireto via CV -0,1796
Efeito indireto via EP 0,1114
TOTAL (direto e indireto) 0,5004
PP Efeito direto sobre PG/P 0,9097
Efeito indireto via NP/P 0,0174
Efeito indireto via NG/P 0,0003
Efeito indireto via PMG 0,0141
Efeito indireto via CV -0,0969
Efeito indireto via EP 0,0156
TOTAL (direto e indireto) 0,8604
NG/P Efeito direto sobre PG/P -0,0142
Efeito indireto via NP/P 0,5050
Efeito indireto via PP -0,0197
Efeito indireto via PMG -0,0015
Efeito indireto via CV -0,1814
Efeito indireto via EP 0,1157
TOTAL (direto e indireto) 0,4039
Caracteres1 Vias de associao
Coeficiente de
correlaoCoeficientes de trilha
Coeficiente de determinao 0,9665
Efeito da varivel residual 0,1828
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1. Se coeficiente de correlao for baixo e o efeito direto forpositivo e alto, os efeitos indiretos que so responsveispela falta de correlao. Sob estas circunstncias, os
fatores causais indiretos devero merecer ateno naseleo.
2. Se o coeficiente de correlao entre o fator casual(componente do rendimento) e o efeito (rendimento) forigual ou semelhante ao seu efeito direto, essa correlaoexplica a verdadeira associao.
INTERPRETAES:
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3. Se o coeficiente de correlao entre um fator casual e Y for
pronunciadamente negativo, mas o efeito direto positivo ealto, devemos aplicar um modelo de seleo restritiva, afim de minimizar os efeitos indiretos indesejveis e melhoraproveitar o efeito direto.
Peso dePancula
r = 0,-35
Nmero de gros
Peso de gros
Peso de palha
Rendimentode Gros
X
P= 0,50
Xi
-0,154-0,025
-0,450!!!
Y
INTERPRETAES:
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1. 4. Se o coeficiente de correlao for positivo, mas o efeito
direto for negativo ou de baixa magnitude, os efeitosindiretos so as possveis causas da correlao. Neste caso,os efeitos causais indiretos devem ser consideradossimultaneamente na seleo.
Peso dePancula
r = 0,70
Nmero de gros
Peso de gros
Peso de palha
Rendimentode Gros
X
P= -0,25
Xi0,3574!!!0,225!!!-0,005
Y
INTERPRETAES:
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ESTIMATIVAS DE CORRELAES ATRAVS DO
QUADRADO MDIO ESPERADO (QME)
Correlao Fenotpica a expresso mensurvel deum carter.
=
Correlao gentica
+
Correlao de ambiente
determinada pelo gentipo,sem a interveno doambiente. Ocasionada devidoa efeitos Pleitrpicos eligaes gnicas.
Efeitos modificadores doambiente na associao entrecaracteres.
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Gentipo R1 R2 R3 Gentipo R1 R2 R3
1 44 57 44 13 96 84 80
2 48 65 66 14 63 69 73
3 68 64 76 15 50 56 64
4 54 44 46 16 71 65 525 69 64 56 17 60 48 47
6 65 72 82 18 70 71 69
7 63 54 69 19 60 70 70
8 58 56 55 20 58 62 77
9 72 52 52 21 68 69 78
10 72 59 50 22 78 98 7611 56 53 69 23 41 63 60
12 65 56 57 24 66 53 61
Tabela 5.1 - Nmero mdio de gros por pancula (X) em 24 gentiposde aveia branca, Pelotas-2002.
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Tabela 5.3 - Soma (Z = X+Y) do nmero de gros por pancula (X) epeso de pancula (Y), de 24 gentipos de aveia branca, considerando
suas respectivas repeties. Pelotas-2002.
Gentipo R1 R2 R3 Gentipo R1 R2 R3
1 45,85 58,90 45,82 13 98,45 86,33 82,31
2 49,49 66,56 67,81 14 64,81 70,74 75,02
3 69,75 65,67 77,81 15 51,69 57,81 65,944 55,61 45,54 47,35 16 72,73 66,85 53,62
5 71,02 65,85 57,89 17 61,98 49,70 48,61
6 67,24 74,14 84,20 18 72,10 72,89 71,57
7 64,57 55,84 70,59 19 61,77 71,79 71,78
8 59,66 57,72 56,49 20 59,76 63,93 78,78
9 73,99 53,76 53,80 21 69,78 70,89 80,0710 73,79 60,95 51,47 22 80,37 100,40 78,11
11 57,53 54,59 70,61 23 42,52 64,80 61,50
12 66,95 57,41 58,40 24 67,66 54,58 62,55
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Tabela 5.4 - Resumo da anlise de varincia para nmero de gros porpancula (X), peso de pancula (Y) e para suas respectivas somas (Z =
X+Y). Pelotas-2002.
FV GL E (QM)
X Y Z
Blocos 2 6,5417 0,0098 6,2411
Gentipos 23 275,2464 0,1636 286,0762
Erro 46 66,7011 0,0247 67,8921
CV (%) 12,92 8,64
QM
2G
2E r2E
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A) Estimativa de varincias
r/QMGentipo )X(2
)X(P 2
)X(P 91,7487
r/QMGentipo )Y(2
)Y(P
2
)Y(P 0,0545
2) varincia gentica
1) varincia fenotpica
repetio/)QMErroQMGentipo()X()X(
2
)X(G
2
)X(G (275,2464 - 66,7011)/3 2
)X(G 69,5151repetio/)QMErroQMGentipo( )Y()Y(
2)Y(G
2
)Y(G (0,1636 - 0,0247)/3 2
)Y(G 0,0463
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A) Estimativa de varincias
3) varincia de ambiente
)X(2 )X(E QMErro 2
)X(E 66,7011)Y(
2)Y(E QMErro
2)Y(E 0,0247
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B) Estimativa de covarincias
1) covarincia fenotpica
PM(XY) = 1/2 (QMZ QMX QMY)PMGentipo(XY) = 1/2 (286,076 275,2464 0,1636)PMGentipo(XY) = 5,3332
Sendo a CovP(XY) = PMGentipo(XY)/r, ento:CovP(XY) = 5,3332/3 CovP(XY) = 1,7777
PMErro(XY) = 1/2 (67,892 66,7011 0,0247)PMErro(XY) = 0,5831Sendo a CovE(XY) = PMErro(XY), ento:CovE XY = 0,5831 CovE XY = 0,5831
2) covarincia de ambiente
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3) covarincia gentica
CovG(XY) = (PMGentipo(XY) - PMErro(XY))/r
CovG(XY) = (5,3332 - 0,5831)/3 CovG(XY) = 1,5834
-
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C) Estimativa de correlaes
1) correlao fenotpica
P(X,Y)P(X,Y) 2 2
P(X) P(Y)
Covr.
0,0545*91,74877777,1r )Y,X(P rP(XY) = 0,79
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C) Estimativa de correlaes
2) correlao gentica
0,0463*69,51515834,1r )Y,X(G rG(XY) = 0,88
G(X,Y)
G(X,Y) 2 2G(X) G(Y)
Covr.
-
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C) Estimativa de correlaes
3) correlao de ambiente
E(X,Y)
E(X,Y) 2 2E(X) E(Y)
Covr
.
0,0247*66,70115831,0r )Y,X(E rE(XY) = 0,45
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NGP PGP PP PMG NAF RG PH DEF EST
NGP - 0,81* 0,80* -0,43* 0,04ns 0,32ns 0,41ns 0,04ns 0,29ns
PGP - 0,98* -0,09ns 0,01ns 0,34ns 0,50* -0,33ns 0,21ns
PP - -0,03 ns 0,00ns 0,34ns 0,48* -0,37ns 0,29ns
PMG - -0,14ns
0,05ns
0,08ns
-0,47* 0,05ns
NAF - 0,34ns 0,30ns 0,20ns 0,09ns
RG - 0,78* -0,25ns 0,44*
PH - -0,16ns 0,33ns
DEF - -0,40ns
EST -
Tabela 5.5 - Estimativas de correlao fenotpica entre nove caracteresagronmicos em aveia. Pelotas. 2003.
*Significativo a 5% de probabilidade de erro pelo teste t.ns No significativo.
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Tabela 5.5 - Estimativas de correlao genitpica entre nove caracteresagronmicos em aveia. Pelotas. 2003.
NGP PGP PP PMG NAF RG PH DEF EST
NGP - 0,88* 0,88* -0,52* 0,09 ns 0,36ns 0,54* 0,10ns 0,60*
PGP - 0,99* -0,12ns 0,11 ns 0,34ns 0,58* -0,34ns 0,60*
PP - -0,07 ns 0,06 ns 0,34ns 0,53* -0,39ns 0,59*
PMG - -0,01ns 0,01ns 0,12ns -0,56* 0,11ns
NAF - 0,50* 0,37ns 0,24ns 0,02ns
RG - 0,83* -0,28ns 0,87*
PH - -0,20ns 0,75*
DEF - -0,78*EST -
*Significativo a 5% de probabilidade de erro pelo teste t.ns No significativo.
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Tabela 5.5 - Estimativas de correlao de ambiente entre novecaracteres agronmicos em aveia. Pelotas. 2003.
NGP PGP PP PMG NAF RG PH DEF EST
NGP - 0,55* 0,45* -0,11ns -0,04ns 0,08ns -0,19ns -0,19ns 0,01ns
PGP - 0,88* 0,07ns -0,16ns 0,45* 0,09ns -0,32ns -0,26ns
PP - 0,14ns -0,13ns 0,43* 0,14ns -0,25ns -0,04ns
PMG - -0,36ns 0,00ns -0,12ns -0,14ns 0,00ns
NAF - 0,06ns 0,24ns 0,15ns 0,14ns
RG - 0,29ns -0,09ns -0,12ns
PH - 0,05ns -0,19ns
DEF - -0,04ns
EST -
*Significativo a 5% de probabilidade de erro pelo teste t.ns No significativo.
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USOS INDEVIDOS DE ESTIMATIVAS DE CORRELAO
Origem dos dados e objetivos da pesquisa
Seleo de aveia para teor de protena
Cultivares com dif. teores de protena devem a causa primria devariao.
Qual nvel de adubo maximiza o teor de protena
causa primria de variao devem ser os tipos adubo e seusnveis.
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Generalizao de resultados
Extrapolao dos resultados para alm dos limites dos dados.
Amostra e da populao;
Comportamento diferenciado entre populaes.
INTERAO GENTIPO X AMBIENTE (GXE)
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INTERAO GENTIPO X AMBIENTE (GXE)
0
1
2
3
4
5
6
7
1 2 3 4
Ambientes
Desempenho
Gentipo I
Gentipo II
Gentipo III
Inconsistncia da superioridade do gentipo com relao
varincia de ambiente
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