Mínimo número de familias para estimaciones confiables de variancia aditiva en maíz.

Se realiza entre 1980-B y 1981-A, un estudio en dos maíces básicos (MB.29 y MB.230) para determinar el número mínimo de familias de hermanos medios meternos, para obtener estimaciones confiables de variancia genética aditiva, mediante la descomposición del cuadro medio de familias en el análisis de...

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Bibliographic Details
Main Authors:	Vargas Sánchez, José Ever, Vanegas Angarita, Henry, Victoria Rodríguez, Marco Tulio, Arboleda Rivera, Fernando
Format:	paper
Language:	Español
Published:	Instituto Colombiano Agropecuario - ICA 2018
Subjects:	Genética vegetal y fitomejoramiento - F30 Zea mays Mejoramiento Métodos estadísticos Transitorios
Online Access:	http://hdl.handle.net/20.500.12324/23633

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spelling	RepoAGROSAVIA236332022-12-01T18:42:12Z Mínimo número de familias para estimaciones confiables de variancia aditiva en maíz. Vargas Sánchez, José Ever Vanegas Angarita, Henry Victoria Rodríguez, Marco Tulio Arboleda Rivera, Fernando Genética vegetal y fitomejoramiento - F30 Zea mays Mejoramiento Métodos estadísticos Transitorios Se realiza entre 1980-B y 1981-A, un estudio en dos maíces básicos (MB.29 y MB.230) para determinar el número mínimo de familias de hermanos medios meternos, para obtener estimaciones confiables de variancia genética aditiva, mediante la descomposición del cuadro medio de familias en el análisis de variancia. Para el carácter rendimiento por diferentes metodologías y variando progresivamente la magnitud de la muestra, se observó la dispersión de los estimadores y su desviación típica, utilizando, además, la prueba de Bartlett para ver a partir de que punto se presentaba homogeneidad en las estimaciones de variancia obtenidas. No se observó casualidad entre el probable valor del parámetro y la magnitud de la muestra. Se concluye que, a partir de 100 familias, se obtienen buenas estimaciones de variancia aditiva, idependientemente del genotipo y su variabilidad. Un tamaño optimo de muestreo para la estimación del parámetro sería de 120 familias de medios hermanos maternos Maíz-Zea mays 2018-09-12T04:26:57Z 2018-09-12T04:26:57Z 1984 paper Ponencia http://purl.org/coar/resource_type/c_8544 info:eu-repo/semantics/lecture https://purl.org/redcol/resource_type/ARTOTR http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://hdl.handle.net/20.500.12324/23633 3796 reponame:Biblioteca Digital Agropecuaria de Colombia repourl:https://repository.agrosavia.co instname:Corporación colombiana de investigación agropecuaria AGROSAVIA spa Memorias. 11. Reunión de Maiceros de la Zona Andina, 2. Reunión Latinoamericana de Maíz. Palmira (Colombia) 598 617 Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Acceso a texto completo info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf application/pdf Valle del Cauca Cali Colombia Instituto Colombiano Agropecuario - ICA Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo - CIMMYT
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description	Se realiza entre 1980-B y 1981-A, un estudio en dos maíces básicos (MB.29 y MB.230) para determinar el número mínimo de familias de hermanos medios meternos, para obtener estimaciones confiables de variancia genética aditiva, mediante la descomposición del cuadro medio de familias en el análisis de variancia. Para el carácter rendimiento por diferentes metodologías y variando progresivamente la magnitud de la muestra, se observó la dispersión de los estimadores y su desviación típica, utilizando, además, la prueba de Bartlett para ver a partir de que punto se presentaba homogeneidad en las estimaciones de variancia obtenidas. No se observó casualidad entre el probable valor del parámetro y la magnitud de la muestra. Se concluye que, a partir de 100 familias, se obtienen buenas estimaciones de variancia aditiva, idependientemente del genotipo y su variabilidad. Un tamaño optimo de muestreo para la estimación del parámetro sería de 120 familias de medios hermanos maternos
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Mínimo número de familias para estimaciones confiables de variancia aditiva en maíz.

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