Inferencia Bayesiana en un modelo mixto multi-umbral para caracteres categóricos ordenados de ensayos genéticos forestales

CAPPA, EDUARDO PABLO

Salta

Congreso; XVI Reunión Científica del GAB; 2011

GAB / Universidad Nacional de Salta

Existen muchos caracteres de interés biológico e importancia económica en el mejoramiento forestal que son evaluados en más de dos categorías discretas y ordenadas (tal como 1, 2, 3, 4, ...). La expresión fenotípica de estos caracteres, en general, presenta una valoración subjetiva sobre una escala predefinida y arbitraria que raramente sigue una distribución normal. Adicionalmente, la experiencia del observador influye en sus puntuaciones y cuando estos caracteres son evaluados por distintos observadores, cada evaluador puede utilizar diferentes regiones de la escala o un rango más o menos amplio para registrar este tipo de variables. El presente trabajo describe el uso del modelo mixto multi-umbral para estimar los componentes de varianza de caracteres categóricos ordenados provenientes de evaluaciones genéticas forestales. La característica distintiva de este modelo, además de tener en cuenta la distribución discreta de estos caracteres, es la de considerar los diferentes patrones de categorización de cada observador. El desarrollo es ilustrado con datos provenientes de una puntuación de 6 categorías para la calidad de fuste de un ensayo de progenie de Prosopis alba Griseb.. El ejemplo de aplicación muestra que el modelo mixto familiar multi-umbral con un enfoque Bayesiano es una herramienta valiosa para analizar caracteres categóricos ordenados evaluados en forma subjetiva por diferentes observadores en el mejoramiento forestal.