LOS MEJORES PREDICTORES LINEALES E INSESGADOS (MPLI) EN LOS DISEÑOS DOS Y CUATRO DE GRIFFING

Resumen

La estimación de parámetros en los diseños de cruzas dialélicas se obtiene a partir del modelo de efectos fijos; sin embargo, en la mayoría de las aplicaciones debería emplearse el modelo de efectos mixtos debido a la naturaleza aleatoria de la aptitud combinatoria general y específica; si esta situación es ignorada, y si se usa la técnica de estimación de un modelo de efectos fijos, se obtienen estimadores insesgados pero no de mínima varianza. En este trabajo, bajo la estructura de los diseños de tratamientos dos y cuatro de Griffing establecidos en un diseño experimental de bloques completos al azar, se derivan los mejores predictores lineales insesgados (MPLI) de los efectos de aptitud combinatoria general, mediante la metodología desarrollada para la estimación de efectos aleatorios en el modelo de efectos mixtos. Además, se presenta un algoritmo computacional en SAS-IML, para la obtención de estos estimadores.