Efeito de encolhimento na análise bayesiana do modelo GGE utilizando priori de máxima entropia

Resumo

Neste trabalho, utilizou-se o princípio de máxima entropia para atribuir informação a priori às componentes de variância dos valores singulares no modelo de efeitos principais de genótipos mais interação genótipo×ambientes (GGE). O método foi exemplificado a partir de um conjunto de dados simulados. Os resultados mostraram que o modelo GGE com priori de máxima entropia (BGGEE) produz efeito de encolhimento nas estimativas dos valores singulares, quando comparado com a análise GGE frequentista ou com a versão bayesiana GGE que utiliza priori não informativa (referida por BGGE). O BGGEE mostrou maior parcimônia, estimando os valores singulares com maior contribuição para o efeito da interação e encolhendo as estimativas de valores singulares associados a maiores dimensões a zero. Assim, o BGGEE capturou mais padrão e descartou mais ruído do que a versão Bayesiana típica. Ao utilizar priori de máxima entropia, constatou-se que o modelo completo e aquele com apenas dois termos bilineares são quase indistinguíveis. Isso sinaliza que a seleção do modelo no ajuste BGGEE não seria uma etapa necessária. O método também evita problemas de amostragem observados quando a priori de Jeffreys é utilizada, resultando em distribuições marginais a posteriori próprias e uni modais.