KORESPONDENSI

Alamat email: edy_jambormias@yahoo.com
Grup Diskusi: www.agrostat.fapertaunpatti@blogspot.com

Jumat, 23 September 2011

Analisis Regresi Genotipe dan Peranannya dalam Penentuan Indikator Seleksi Sifat Bernilai Ekonomis

Studi untuk mengkaji hubungan antara sifat kuantitatif tanaman dalam rangka menentukan indikator seleksi sifat-sifat bernilai ekonomis penting telah sering dilakukan dengan menggunakan informasi korelasi genotipik dan fenotipik antara sifat bernilai ekonomis dan non ekonomis. Namun, informasi korelasi genotipik dan fenotipik belum menjelaskan hubungan antar sifat tersebut, karena analisis ini tidak dapat mempertelakan hubungan fungsional  antar sifat yang berkorelasi itu, khususnya bila terdapat hubungan fungsi linear intrinsik. Kajian hubungan berdasarkan analisis regresi genotipe tidak dapat dilakukan karena ketiadaan atribut genotipe itu dalam gugus data. Namun, analisis regresi genetik ini dapat dilakukan berdasarkan parameter yang dihitung dari nilai fenotipik dari percobaan genetik. Ragam dan peragam genotipik dan fenotipik dapat digunakan untuk merumuskan hubungan fungsional sebagai penduga untuk model regresi linear atau model linier intrinsik, termasuk dalam analisis lintas bila menggunakan data yang sudah dibakukan.


Bagi yang ingin mempelajari pendekatan seperti ini dalam pemodelan (misalnya dengan Stella) untuk rancangan genetik yang lebih kompleks, dapat mengembangkannya lebih lanjut. Namun untuk landasannya dengan menggunakan rancangan lingkungan yang sederhana,  dapat dibaca pada Jurnal GOTI Universitas Pattimura pada tautan berikut ini:


Analisis Regresi Genotipe 

Analisis Data

AgroStat.Com menyediakan layanan analisis dan konsultasi data statistik, khususnya: analisis ragam (analysis of variance, ANOVA) dan pembandingan berganda (multiple comparisson), analisis regresi dan korelasi (regression and correlation analysis) termasuk analisis regresi berganda (multiple regression analysis) dan analisis permukaan respons (response surface analysis), analisis ragam peubah ganda (multivariate analysis of variance, MANOVA), analisis korelasi kanonik (canonical correlation analysis), analisis regresi peubah ganda (multivariate regression analysis), analisis komponen utama (principal component analysys), analisis lintas (path analysis), analisis gerombol (cluster analysis), analisis data kategorik (categorical data analysis) khususnya analis chi-kuadrat dan korespondensi (chi-kuadrat and correspondence analysis), analisis diskriminan (discriminant analysis), analisis biplot (biplot analysis), dan analisis skala berdimensi ganda (multidimensional scale analysis).