[ABE-L] Ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFBA

['Lizandra Castilho Fabio' via abe-l@ime.usp.br]

Prezados Redistas,



Amanhã, terça-feira, dia *18 de abril, às 15h00*, daremos continuidade aos
Seminários em Estatística e Ciência de Dados do Departamento de Estatística
da Universidade Federal da Bahia, no formato online.



Este seminário será ministrado pela  *Profa. Renata Alcarde Sermarini.
*Atualmente
 é professora  doutora da Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"
da Universidade de São Paulo (ESALQ/USP) e integrante do grupo de pesquisa
da Universidade Federal de São Carlos, integrante do grupo pesquisa da
Universidade Estadual de Santa Cruz. Tem experiência na área de
Probabilidade e Estatística, com ênfase em Probabilidade e Estatística
Aplicadas, atuando principalmente nos seguintes temas: ortogonalidade,
ferramenta gráfica, subespaço vetorial, diagrama de hasse e análise de
correspondência.

Os detalhes do seminário são os seguintes:



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*Title*: Evaluating p-rep designs for early generation plant-breeding
experiments

*Abstract*: We are concerned with the generation of designs for early
generation, plant-breeding experiments that use limited experimental
resources as efficiently as possible to maximize the realized genetic gain
(RGG) resulting from the selection of lines. A number of authors have
demonstrated that partially replicated (p-rep) designs for such

experiments, in which the percentage of lines that are duplicated is p, are
likely to be more efficient than grid-plot designs. Therefore, our aim is
to obtain the most efficient p-rep design for an experiment using one of
two distinctly different criteria and employing widely or readily available
statistical software packages to search for an optimal design. However,
this can be difficult because knowledge of the sources of variation and
their magnitudes is required and is often unavailable. To overcome this
impediment, a comprehensive simulation experiment was conducted to
investigate whether designs that are robust to a wide range of experimental
situations can be identified.



*Dia:* 18 de abril de 2023.



*Hora:* 15h00.

*link: https://meet.google.com/wag-rayw-gxo
<https://meet.google.com/wag-rayw-gxo>*

*Divulguem! Participem!*

-- 

*Lizandra Castilho Fabio*
Associate Professor
Department of Statistics
Federal University of Bahia, Brazil
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