Sample size for principal component analysis in corn

Autor: Marcos Toebe, Alberto Cargnelutti Filho
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Pesquisa Agropecuária Brasileira v.56 2021
Pesquisa Agropecuária Brasileira
Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)
instacron:EMBRAPA
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Volume: 56, Article number: e02510, Published: 28 FEB 2022
ISSN: 1678-3921
0100-204X
Popis: The objective of this work was to determine the number of plants required to estimate the eigenvalues of the principal components analysis in corn (Zea mays) traits. Twelve traits were measured in 361, 373, and 416 plants of single-, three-way, and double-cross hybrids, respectively, in the 2008/2009 crop year; and in 1,777, 1,693, and 1,720 plants of single-, three-way, and double-cross hybrids, respectively, in the 2009/2010 crop year (six cases), totaling 6,340 plants. Principal component analysis was performed for the six cases. Sample size (number of plants) for the eigenvalue estimations of the principal components was determined by resampling with replacement and application of the model linear response and plateau model. The measurement of 267 plants is sufficient to estimate the eigenvalues of the principal components in corn traits. Resumo O objetivo deste trabalho foi determinar o número de plantas necessário para estimar os autovalores dos componentes principais em caracteres de milho (Zea mays). Doze caracteres foram mensurados em 361, 373 e 416 plantas de híbridos simples, triplo e duplo, respectivamente, no ano agrícola de 2008/2009; e em 1.777, 1.693 e 1.720 plantas de híbridos simples, triplo e duplo, respectivamente, no ano agrícola de 2009/2010 (seis casos), no total de 6.340 plantas. As análises de componentes principais foram realizadas para os seis casos. Determinou-se o tamanho de amostra (número de plantas) para a estimação dos autovalores dos componentes principais, por reamostragem com reposição e com aplicação do modelo linear de resposta com platô. A mensuração de 267 plantas é suficiente para estimar os autovalores dos componentes principais em caracteres de milho.
Databáze: OpenAIRE