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> >
> > ------------------------------
> > *De:* paulo_hein paulo_hein@...
> > *Para:* R_STAT@yahoogrupos.com.br
> > *Enviadas:* Segunda-feira, 14 de Março de 2011 5:24:20
> > *Assunto:* [R_STAT] Como estimar os standard deviations de estimativas de
> > herdabilidade em um teste
> >
> >
> >
> > Olá,
> > Trabalho com melhoramento de árvores (Eucalyptus) para producão de madeira.
> > Atualmente estamos estimando os componentes de variância e herdabilidade de
> > algumas propriedades da madeira proveniente de um teste clonal. O design
> > experimental é composto por 10 clones, plantados em 3 sites. Cada clone é
> > representado por 5 individuos, totalizando uma amostragem de 150 árvores (10
> > clones x 5 repetições x 3 sites).
> >
> > A maioria das estimativas do standard deviation de herdabilidades são
> > feitas com base nas séries de Taylor, mas não sei como calculá-las. Alguém
> > trabalha com esse assunto e conhece alguma solução?
> >
> > Para estimar os componentes de variância das 120 variáveis (estimados por
> > espectroscopia de NIR) estamos usando dois modelos (com e sem interação).
> > Para selecionar os modelos, estamos nos baseado no valor de BIC
> > (selecionamos os menor BIC). Os cálculos são feitos a partir dos seguintes
> > scripts:
> >
> > Data <- read.table("CNB150predNIR.csv", dec=".", sep=",", header=T)
> > Data$Site <- as.factor(Data$Site)
> > Data$Clone <- as.factor(Data$Clone)
> >
> > ## Estimating variance components
> > Resume <- NULL
> > Resume1 <- NULL
> > for (i in 4:124){
> > Y <- Data[,i]
> > lme <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone, data=Data, method="REML")
> > lme1 <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone/Site, data=Data, method="REML")
> > Resume <- c(Resume,list(lme))
> > Resume1 <- c(Resume1,list(lme1))}
> > Resume
> > Resume1
> >
> > ## For calculating BIC
> > Selection <- NULL
> > Selection1 <- NULL
> > for (i in 4:124){
> > Y <- Data[,i]
> > lme <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone, data=Data, method="ML")
> > lme1 <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone/Site, data=Data,method="ML")
> > Selection <- c(Selection,list(lme))
> > Selection1 <- c(Selection1,list(lme1))}
> >
> > ## To display BIC results
> > Resultat <- NULL
> > for (i in 1:121){ lme0 <- Selection[[i]]
> > lme1 <- Selection1[[i]]
> > Resultat <- c(Resultat,list(anova(lme0,lme1)))}
> > Resultat
> >
> > e as herdabilidades são estimadas da seguinte forma:
> >
> > H² (mle) = sdev(Clone)^2 / [sdev(Clone)^2 + sdev(Error)^2] ou
> > H² (lme1) = sdev(Clone)^2 / [sdev(Clone)^2 + sdev(interaction)^2 +
> > sdev(Error)^2]
> >
> > A maioria das estimativas do standard deviations de herdabilidades são
> > feitas com base nas séries de Taylor, mas não sei como calculá-las. Alguém
> > trabalha com esse assunto e conhece alguma solução?
> >
> > Atenciosamente,
> >
> > Paulo Ricardo Gherardi Hein
> > PhD candidate at University of Montpellier 2
> > CIRAD - PERSYST Department
> > Research unit: Production and Processing of Tropical Woods TA B-40/16
> > bur.145
> > Adress: 73 rue Jean-François Breton 34398 Montpellier Cedex 5 - France
> > phone: +33 4 67 61 44 51 / mobile: +33 6 47 90 57 60
> > email: paulo.hein@... / skype: paulo_hein
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