Métodos de Redução de Dimensionalidade Ponderada no Contexto do Modelo AMMI

Resumo - Com o aumento na quantidade de dados recolhidos diariamente, o desenvolvimento de novas estratégias para redução de dimensionalidade e visualização são essenciais. 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. Neste trabalho estamos interessados no estudo dos efeitos da redução de dimensionalidade utilizando o modelo AMMI (additive main effects and multiplicative interaction model), um dos modelos mais empregados para analisar e estruturar a interação entre genótipo e ambiente no contexto de melhoramento de plantas. Contudo, nos casos em que algumas variáveis e/ou indivíduos têm uma maior importância para a modelagem dos dados deve-lhes ser atribuído uma maior ponderação. Serão apresentados resultados provenientes da comparação de diferentes métodos de redução de dimensionalidade ponderada no contexto do modelo AMMI. A comparação entre os métodos de ponderação será realizada com base em estudos de simulação e em estudos observacionais.

Data: 20/11/2015 (sexta-feira), às 11 horas da manhã.

Local: Sala 12, no andar térreo do Instituto de Matemática da UFBA.

Palestrante: Cristiane Nazaré Pamplona de Souza

Bacharel em Estatística formada pela Universidade Federal do Pará (2014). Atualmente é Mestranda no Programa de Pós-Graduação em Matemática na Universidade Federal da Bahia, na Área de Concentração em Estatística. É membro dos seguintes grupos de pesquisa certificados pelo CNPq: "Métodos Estatísticos Aplicados" e Ciência Florestal na Amazônia".