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The use of molecular markers to predict non-tested materials in field trials has been extensively employed in breeding programs. The genomic prediction of single crosses is a promising approach in maize breeding programs as it reduces selection cycle and permits the selection of promising crosses. Accounting for non-additive effects on genomic prediction can increase prediction accuracy of models depending on the traits genetic architecture. Genomic prediction was first developed for single environments andrecently extended to exploit the genotype by environment interactions for prediction of non-evaluated individuals. The employment of multi-environment genomic models is advantageous in several aspects and has enabled significant higher prediction accuracies than single environment models. However, only a small number of studies regarding the inclusion of non-additive effects in these models are reported. Moreover, the genotype by environment interaction complexity can largely impact the prediction accuracyof these models. Thus, the objectives were to i)evaluate the contribution of additive and non-additive (dominance and epistasis) effects for the prediction of agronomical traits with different genetic architecture in tropical maize single-crosses grown under two nitrogen regimes (ideal and stressing), and ii)verify the impact of the genotype by environment interaction complexity, and the inclusion of dominance deviations, on the prediction accuracy of hybrids grain yield using a multi-environment prediction model. For this, we used phenotypic and genotypic data of 906 single-crosses evaluated during two years, at two locations, under two nitrogen regimes, totaling eight contrasting environments (combination of year x locations x nitrogen regimes). The traits considered in the study were grain yield, ear, and plant height. The results regarding the inclusion of additive and non-additive effects (dominance and epistasis) in genomic prediction models suggest that non-additive effects play an important role instressing conditions, having a high, medium and low contribution for phenotypic expression of grain yield, plant height, and ear height, respectively. The inclusion of dominance deviations in multi-environment prediction model increases the prediction accuracy. Furthermore, a linear relationship between genotype by environment complexity and prediction accuracywas found. / O uso de marcadores moleculares para a predição do fénotipo de materiais não testados em campo tem sido amplamente utilizado em programas de melhoramento genético de plantas. A predição genômica de hibridos simples é uma ferramenta promissora no melhoramento genético do milho, pois além da redução do tempo necessário para cada ciclo de seleção, ela pode ser utilizada para a identificação de cruzamentos promissores. Dependendo da característica em estudo, a inclusão de efeitos não aditivos em modelos de predição genômica pode aumentar significativamente sua acurácia de predição. Além disso, estes modelos foram inicialmente propostos para a predição de materiais em apenas um único ambiente. Atualmente, foram expandidos para considerarem os efeitos da interação genótipos por ambiente. O uso de tais modelos têm se mostrado vantajoso em vários aspectos, um deles é o considerável aumento da acurácia de predição de novos materiais. Contudo, ainda são escassos estudos envolvendoa inclusão de efeitos não aditivos nesses modelos. Ademais, fatores como a complexidade da interação genótipo por ambiente pode influenciar de maneira significativa a acurácia preditiva de modelos considerando múltiplos ambientes. Portanto, os objetivos foram: i)avaliar a contribuição de efeitos aditivos e não aditivos (dominância e epistasia) para a predição de caracteres agronômicos com diferentes arquiteturas genéticas em cruzamentos simples de milho tropical cultivados sob dois níveis de disponibilidade de nitrogênio (ideal e estressado), e ii)verificar o impacto da complexidade da interação genótipo por ambiente, e da inclusão de desvios de dominância na acurácia de predição de modelos multi-ambientes para a predição da produtividade grãos de híbridos simples de milho. Para isto, foram utilizados os dados fenótipicos e genotípicos de 906 híbridos simples de milho avaliados durante dois anos, em dois locais, sob dois níveis de adubação nitrogenada, totalizando oito ambientes distintos (combinação ano xlocal x nivel de adubação nitrogenada). Os caracteres estudados foram produtividade de grãos, altura de espiga, e plantas. Os resultados acerca da inclusão de efeitos aditivos e não aditivos (dominancia e epistasia) sugerem que, efeitos não aditivos são mais importantes sob condições de estresse, contribuem de maneira significativa para produtividade grãos, de modo intermediário para altura de plantas e possuem pouca importância para altura de espiga. A inclusão de desvios de dominância em modelos de predição multi-ambientes aumentou de forma significativa a acurácia de predição. Além disto, observou-se uma relação linear entre complexidade da interação genótipos por ambientes e acurácia preditiva do modelo.

Este trabalho propõe modelos Bayesiano semi-paramétricos para dados binários. O primeiro modelo é uma mistura em escala que permite lidar com discrepâncias relacionadas a curtose do modelo Logístico. É uma extensão relevante a partir do que já foi proposto por Basu e Mukhopadhyay (2000) ao possibilitar a interpretação da distribuição a priori dos parâmetros através de razões de chances. O segundo modelo usufrui da mistura em escala em conjunto com a transformação proposta por \\Yeo e Johnson (2000) possibilitando que a curtose assim como a assimetria sejam ajustadas e um parâmetro informativo de assimetria seja estimado. Esta transformação é muito mais apropriada para lidar com valores negativos do que a transformação de Box e Cox (1964) utilizada por Guerrero e Johnson (1982) e é mais simples do que o modelo proposto por Stukel (1988). Por fim, o terceiro modelo é o mais geral entre todos e consiste em uma mistura de posição e escala tal que possa descrever curtose, assimetria e também bimodalidade. O modelo proposto por Newton et al. (1996), embora, seja bastante geral, não permite uma interpretação palpável da distribuição a priori para os pesquisadores da área aplicada. A avaliação dos modelos é realizada através de medidas de distância de probabilidade Cramér-von Mises, Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling e também pelas Ordenadas Preditivas Condicionais. / This work proposes semi-parametric Bayesian models for binary data. The first model is a scale mixture that allows handling discrepancies related to kurtosis of Logistic model. It is a more interesting extension than has been proposed by Basu e Mukhopadyay (1998) because this model allows the interpretation of the prior distribution of parameters using odds ratios. The second model enjoys the scale mixture together with the scale transformation proposed by Yeo and Johnson (2000) modeling the kurtosis and the asymmetry such that a parameter of asymmetry is estimated. This transformation is more appropriate to deal with negative values than the transformation of Box e Cox (1964) used by Guerrero e Johnson (1982) and simpler than the model proposed by Stukel (1988). Finally, the third model is the most general among all and consists of a location-scale mixture that can describe kurtosis and skewness also bimodality. The model proposed by Newton et al (1996), although general, does not allow a tangible interpretation of the a priori distribution for reseachers of applied area. The evaluation of the models is performed through distance measurements of distribution of probabilities Cramer-von Mises Kolmogorov-Smirnov and Anderson-Darling and also the Conditional Predictive sorted.

A utilização de modelos de teletrafego que contemplem caractersticas tais como autossimilaridade e dependencia de longa duraçao tem se mostrado cada vez mais como sendo ponto-chave na correta caracterizaçao do teletrafego Local Area Network (LAN) e Wide Area Network (WAN) [1, 2]. Tal caracterizaçao e necessaria para o monitoramento e controle de teletrafego em redes convergentes [3]. Nesse contexto, a questão da estimaçao precisa do parâmetro de autossimilaridade, denominado de parâmetro de Hurst, torna-se essencial. Entretanto, estudos comprovam que, alem da dependência de longa duraçao, redes WAN podem, não raramente, apresentar caractersticas mistas de dependência de longa e de curta duraçao [4, 5]. Enquanto vasta literatura cientca, tanto teorica como pratica, tem abordado com anco a questão da acuracia de diversos estimadores para o parâmetro de Hurst [6, 7, 8, 9], pouca atenção tem sido dada a questão da estimação deste parâmetro na presenca de dependência de curta duração. O presente trabalho de pesquisa concentrou-se no estudo dos metodos de estimaçao do parametro de Hurst baseados no espectro wavelet, em particular atraves do metodo de Abry-Veitch [10] { baseado na transformada Discrete Wavelet Transform (DWT) { e atraves do espectro obtido atraves da transformada Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT). Os resultados baseados no metodo de Abry-Veitch demonstram que, atraves de um ajuste apropriado dos par^ametros de estimaçao, tal metodo permite uma estimaçao robusta na presenca de componentes com dependencia de curta duraçao, mesmo em situaçoes de mudanca de regime de tal componente, caracterstica desejavel para a estimaçao em tempo real do parametro de Hurst. Entretanto, a dispersao consideravel apresentada, em alguns casos, pelas estimativas do metodo de Abry-Veitch, motivou o estudo da utilizaçao do espectro wavelet obtido via transformada DWPT para realizaçao da estimaçao do parametro de Hurst. Os resultados indicam que a utilizaçao de tal transformada gera um espectro wavelet tal que e possvel detectar a presenca ou não de componentes com dependencia de curta duraçao. Ao final, os resultados da pesquisa realizada são sumarizados e utilizados em uma proposta de mecanismo de estimaçao do parametro de Hurst em tempo real, na presenca simultanea de componentes de dependencia de longa e curta duracão. / The use of network trac models that hold self-similar and long-range dependence characteristics have shown to be a key element on the correct characterization of Local Area Network (LAN) and Wide Area Network (WAN) network trac [1, 2]. Such characterization is necessary to monitor and control the network trac in converged networks [3]. In this context, the accurate estimation of the selfsimilarity parameter, named Hurst parameter, is a major issue. However, studies show that, besides the long-range dependence, WAN network trac may, not uncommonly, present mixed long and short-range dependence characteristics [4, 5]. While great part of either theoretical or practical scientic literature has been focused on the issue of Hurst parameter estimator accuracy [6, 7, 8, 9], little attention has been given to the estimation of such parameter in the presence of short-range dependence. This research work has focused on the study of the Hurst parameter estimation methods based on the wavelet spectrum, specially through the Abry-Veitch method [10] { which is based on the Discrete Wavelet Transform (DWT) transform { and through the wavelet spectrum based on the Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) transform. The results based on the Abry-Veitch method show that, through a suitable adjustment of the estimation parameters, such method yields a robust estimation in the presence of short-range dependence components, even in changing conditions of such component, a desirable characteristic for the real-time estimation of the Hurst parameter. However, the signi cant dispersion presented, occasionally, by the Abry-Veitch method estimates motivated the research of the usage of the wavelet spectrum obtained via DWPT transform to estimate the Hurst parameter. The results show that the usage of such transform generates such a wavelet spectrum that it is possible to detect whether short-range dependence components are present, or not, in the analyzed series. At the end, the research results are summarized and used to propose a realtime Hurst parameter estimation mechanism, in the presence of simultaneous long- and short-range dependence components.

A utilização de modelos de teletrafego que contemplem caractersticas tais como autossimilaridade e dependencia de longa duraçao tem se mostrado cada vez mais como sendo ponto-chave na correta caracterizaçao do teletrafego Local Area Network (LAN) e Wide Area Network (WAN) [1, 2]. Tal caracterizaçao e necessaria para o monitoramento e controle de teletrafego em redes convergentes [3]. Nesse contexto, a questão da estimaçao precisa do parâmetro de autossimilaridade, denominado de parâmetro de Hurst, torna-se essencial. Entretanto, estudos comprovam que, alem da dependência de longa duraçao, redes WAN podem, não raramente, apresentar caractersticas mistas de dependência de longa e de curta duraçao [4, 5]. Enquanto vasta literatura cientca, tanto teorica como pratica, tem abordado com anco a questão da acuracia de diversos estimadores para o parâmetro de Hurst [6, 7, 8, 9], pouca atenção tem sido dada a questão da estimação deste parâmetro na presenca de dependência de curta duração. O presente trabalho de pesquisa concentrou-se no estudo dos metodos de estimaçao do parametro de Hurst baseados no espectro wavelet, em particular atraves do metodo de Abry-Veitch [10] { baseado na transformada Discrete Wavelet Transform (DWT) { e atraves do espectro obtido atraves da transformada Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT). Os resultados baseados no metodo de Abry-Veitch demonstram que, atraves de um ajuste apropriado dos par^ametros de estimaçao, tal metodo permite uma estimaçao robusta na presenca de componentes com dependencia de curta duraçao, mesmo em situaçoes de mudanca de regime de tal componente, caracterstica desejavel para a estimaçao em tempo real do parametro de Hurst. Entretanto, a dispersao consideravel apresentada, em alguns casos, pelas estimativas do metodo de Abry-Veitch, motivou o estudo da utilizaçao do espectro wavelet obtido via transformada DWPT para realizaçao da estimaçao do parametro de Hurst. Os resultados indicam que a utilizaçao de tal transformada gera um espectro wavelet tal que e possvel detectar a presenca ou não de componentes com dependencia de curta duraçao. Ao final, os resultados da pesquisa realizada são sumarizados e utilizados em uma proposta de mecanismo de estimaçao do parametro de Hurst em tempo real, na presenca simultanea de componentes de dependencia de longa e curta duracão. / The use of network trac models that hold self-similar and long-range dependence characteristics have shown to be a key element on the correct characterization of Local Area Network (LAN) and Wide Area Network (WAN) network trac [1, 2]. Such characterization is necessary to monitor and control the network trac in converged networks [3]. In this context, the accurate estimation of the selfsimilarity parameter, named Hurst parameter, is a major issue. However, studies show that, besides the long-range dependence, WAN network trac may, not uncommonly, present mixed long and short-range dependence characteristics [4, 5]. While great part of either theoretical or practical scientic literature has been focused on the issue of Hurst parameter estimator accuracy [6, 7, 8, 9], little attention has been given to the estimation of such parameter in the presence of short-range dependence. This research work has focused on the study of the Hurst parameter estimation methods based on the wavelet spectrum, specially through the Abry-Veitch method [10] { which is based on the Discrete Wavelet Transform (DWT) transform { and through the wavelet spectrum based on the Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) transform. The results based on the Abry-Veitch method show that, through a suitable adjustment of the estimation parameters, such method yields a robust estimation in the presence of short-range dependence components, even in changing conditions of such component, a desirable characteristic for the real-time estimation of the Hurst parameter. However, the signi cant dispersion presented, occasionally, by the Abry-Veitch method estimates motivated the research of the usage of the wavelet spectrum obtained via DWPT transform to estimate the Hurst parameter. The results show that the usage of such transform generates such a wavelet spectrum that it is possible to detect whether short-range dependence components are present, or not, in the analyzed series. At the end, the research results are summarized and used to propose a realtime Hurst parameter estimation mechanism, in the presence of simultaneous long- and short-range dependence components.

Unemployment in South Africa has continued to be consistently high as indicated by the various reports published by Statistics South Africa. Unemployment is a global problem where in Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries it is related to economic condition. The economic conditions are not solely responsible for the problem of unemployment in South Africa. Consistently high unemployment rates are observed irrespective of the level of economic growth, where unemployment responds marginally to changes Gross Domestic Product (GDP). To understand factors that influence unemployment in South Africa, we need to understand the dynamics of the unemployed population. This study aims at providing a statistical tool useful in improving the understanding of the labour market and enhancing of the labour market policy relevancy. Survival techniques are applied to determine duration dependence, probabilities of exiting unemployment, and the association between socio-demographic factors and unemployment duration. A labour force panel data from Statistic South Africa is used to analyse the time it takes an unemployed person to find employment. The dataset has 4.9 million people who were unemployed during the third quarter of 2013. The data is analysed by computing non-parametric and semi-parametric estimates to avoid making assumption about the functional form of the hazard. The results indicate that the hazard of finding employment is reduced as people spend more time in unemployment (negative duration dependence). People who are unemployed for less than six months have higher hazard functions. The hazards of leaving unemployment at any given duration are significantly lower for people in the following categories - females, adults, education level of lower than tertiary, single or divorced, attending school or doing other activities prior to job search and no work experience. The findings suggest an existence of association between demographics and the length of stay in unemployment; which reflect the nature of the labour market. Due to lower exit probabilities young people spent more time unemployed thus growing out of the age group which is more likely to be employed. Seasonal jobs are not convenient for pregnant women and for those with young kids at their care thus decreasing their employment probabilities. Analysis of factors that affect employment probabilities should be based on datasets which have no seasonal components. The findings suggest that the seasonal components on the labour force panel impacted on the results. According to the findings analysis of unemployment durations can be improved by analysing men and women separately. Men and women have different challenges in the labour market, which influence the association between other demographic factors and unemployment duration / Statistics / M. Sc. (Statistics)

Uma das principais preocupações da macroeconomia é a compreensão da dinâmica da inflação no curto prazo. Entender como a inflação se relaciona com a atividade econômica é decisivo para traçar estratégias de desinflação, assim como, de determinação da trajetória de política monetária. Uma questão que surge é qual a forma exata da relação inflação-produto. Ou seja, podemos caracterizar essa relação como não linear? Se sim, qual a forma dessa não linearidade? Para responder a essas perguntas, estimou-se a relação inflação-produto de forma não-paramétrica através de um local linear kernel estimator. O resultado da estimação gerou uma forma funcional a qual foi aproximada pela estimação, via GMM, de uma curva de Phillips Novo-Keynesiana Híbrida. Essa abordagem foi aplicada para o Brasil a partir de 2000. As estimações sugeriram que a dinâmica da inflação brasileira é melhor descrita quando adiciona-se um termo cúbico relativo ao hiato do produto, ou seja, a inflação brasileira mostrou-se state-dependent. / One of the most important macroeconomics’ concerns is the comprehension about sort-run inflation dynamic. To understand how inflation relates to economic activity is crucial to decision-making in disinflation strategies, as well as in monetary policy paths. A question that arises is what does real form of relation inflation-output trade-off? Could one characterize it as a non-linear relation? If does, what is the shape of this non-linear relation? To answer those questions, we estimate the inflation-output relation non-parametrically using a local linear kernel estimator. The functional form achieved was approximated by a New-Keynesian Hybrid Phillips Curve, which one was estimated by GMM. This approach was applied to Brazil since 2000. We have found evidence that Brazilian inflation dynamic is better described adding a cubic term related to output gap, in other words, the Brazilian inflation is state-dependent.

Uma das principais preocupações da macroeconomia é a compreensão da dinâmica da inflação no curto prazo. Entender como a inflação se relaciona com a atividade econômica é decisivo para traçar estratégias de desinflação, assim como, de determinação da trajetória de política monetária. Uma questão que surge é qual a forma exata da relação inflação-produto. Ou seja, podemos caracterizar essa relação como não linear? Se sim, qual a forma dessa não linearidade? Para responder a essas perguntas, estimou-se a relação inflação-produto de forma não-paramétrica através de um local linear kernel estimator. O resultado da estimação gerou uma forma funcional a qual foi aproximada pela estimação, via GMM, de uma curva de Phillips Novo-Keynesiana Híbrida. Essa abordagem foi aplicada para o Brasil a partir de 2000. As estimações sugeriram que a dinâmica da inflação brasileira é melhor descrita quando adiciona-se um termo cúbico relativo ao hiato do produto, ou seja, a inflação brasileira mostrou-se state-dependent. / One of the most important macroeconomics’ concerns is the comprehension about sort-run inflation dynamic. To understand how inflation relates to economic activity is crucial to decision-making in disinflation strategies, as well as in monetary policy paths. A question that arises is what does real form of relation inflation-output trade-off? Could one characterize it as a non-linear relation? If does, what is the shape of this non-linear relation? To answer those questions, we estimate the inflation-output relation non-parametrically using a local linear kernel estimator. The functional form achieved was approximated by a New-Keynesian Hybrid Phillips Curve, which one was estimated by GMM. This approach was applied to Brazil since 2000. We have found evidence that Brazilian inflation dynamic is better described adding a cubic term related to output gap, in other words, the Brazilian inflation is state-dependent.

Uma das principais preocupações da macroeconomia é a compreensão da dinâmica da inflação no curto prazo. Entender como a inflação se relaciona com a atividade econômica é decisivo para traçar estratégias de desinflação, assim como, de determinação da trajetória de política monetária. Uma questão que surge é qual a forma exata da relação inflação-produto. Ou seja, podemos caracterizar essa relação como não linear? Se sim, qual a forma dessa não linearidade? Para responder a essas perguntas, estimou-se a relação inflação-produto de forma não-paramétrica através de um local linear kernel estimator. O resultado da estimação gerou uma forma funcional a qual foi aproximada pela estimação, via GMM, de uma curva de Phillips Novo-Keynesiana Híbrida. Essa abordagem foi aplicada para o Brasil a partir de 2000. As estimações sugeriram que a dinâmica da inflação brasileira é melhor descrita quando adiciona-se um termo cúbico relativo ao hiato do produto, ou seja, a inflação brasileira mostrou-se state-dependent. / One of the most important macroeconomics’ concerns is the comprehension about sort-run inflation dynamic. To understand how inflation relates to economic activity is crucial to decision-making in disinflation strategies, as well as in monetary policy paths. A question that arises is what does real form of relation inflation-output trade-off? Could one characterize it as a non-linear relation? If does, what is the shape of this non-linear relation? To answer those questions, we estimate the inflation-output relation non-parametrically using a local linear kernel estimator. The functional form achieved was approximated by a New-Keynesian Hybrid Phillips Curve, which one was estimated by GMM. This approach was applied to Brazil since 2000. We have found evidence that Brazilian inflation dynamic is better described adding a cubic term related to output gap, in other words, the Brazilian inflation is state-dependent.

The use of molecular markers to predict non-tested materials in field trials has been extensively employed in breeding programs. The genomic prediction of single crosses is a promising approach in maize breeding programs as it reduces selection cycle and permits the selection of promising crosses. Accounting for non-additive effects on genomic prediction can increase prediction accuracy of models depending on the traits genetic architecture. Genomic prediction was first developed for single environments andrecently extended to exploit the genotype by environment interactions for prediction of non-evaluated individuals. The employment of multi-environment genomic models is advantageous in several aspects and has enabled significant higher prediction accuracies than single environment models. However, only a small number of studies regarding the inclusion of non-additive effects in these models are reported. Moreover, the genotype by environment interaction complexity can largely impact the prediction accuracyof these models. Thus, the objectives were to i)evaluate the contribution of additive and non-additive (dominance and epistasis) effects for the prediction of agronomical traits with different genetic architecture in tropical maize single-crosses grown under two nitrogen regimes (ideal and stressing), and ii)verify the impact of the genotype by environment interaction complexity, and the inclusion of dominance deviations, on the prediction accuracy of hybrids grain yield using a multi-environment prediction model. For this, we used phenotypic and genotypic data of 906 single-crosses evaluated during two years, at two locations, under two nitrogen regimes, totaling eight contrasting environments (combination of year x locations x nitrogen regimes). The traits considered in the study were grain yield, ear, and plant height. The results regarding the inclusion of additive and non-additive effects (dominance and epistasis) in genomic prediction models suggest that non-additive effects play an important role instressing conditions, having a high, medium and low contribution for phenotypic expression of grain yield, plant height, and ear height, respectively. The inclusion of dominance deviations in multi-environment prediction model increases the prediction accuracy. Furthermore, a linear relationship between genotype by environment complexity and prediction accuracywas found. / O uso de marcadores moleculares para a predição do fénotipo de materiais não testados em campo tem sido amplamente utilizado em programas de melhoramento genético de plantas. A predição genômica de hibridos simples é uma ferramenta promissora no melhoramento genético do milho, pois além da redução do tempo necessário para cada ciclo de seleção, ela pode ser utilizada para a identificação de cruzamentos promissores. Dependendo da característica em estudo, a inclusão de efeitos não aditivos em modelos de predição genômica pode aumentar significativamente sua acurácia de predição. Além disso, estes modelos foram inicialmente propostos para a predição de materiais em apenas um único ambiente. Atualmente, foram expandidos para considerarem os efeitos da interação genótipos por ambiente. O uso de tais modelos têm se mostrado vantajoso em vários aspectos, um deles é o considerável aumento da acurácia de predição de novos materiais. Contudo, ainda são escassos estudos envolvendoa inclusão de efeitos não aditivos nesses modelos. Ademais, fatores como a complexidade da interação genótipo por ambiente pode influenciar de maneira significativa a acurácia preditiva de modelos considerando múltiplos ambientes. Portanto, os objetivos foram: i)avaliar a contribuição de efeitos aditivos e não aditivos (dominância e epistasia) para a predição de caracteres agronômicos com diferentes arquiteturas genéticas em cruzamentos simples de milho tropical cultivados sob dois níveis de disponibilidade de nitrogênio (ideal e estressado), e ii)verificar o impacto da complexidade da interação genótipo por ambiente, e da inclusão de desvios de dominância na acurácia de predição de modelos multi-ambientes para a predição da produtividade grãos de híbridos simples de milho. Para isto, foram utilizados os dados fenótipicos e genotípicos de 906 híbridos simples de milho avaliados durante dois anos, em dois locais, sob dois níveis de adubação nitrogenada, totalizando oito ambientes distintos (combinação ano xlocal x nivel de adubação nitrogenada). Os caracteres estudados foram produtividade de grãos, altura de espiga, e plantas. Os resultados acerca da inclusão de efeitos aditivos e não aditivos (dominancia e epistasia) sugerem que, efeitos não aditivos são mais importantes sob condições de estresse, contribuem de maneira significativa para produtividade grãos, de modo intermediário para altura de plantas e possuem pouca importância para altura de espiga. A inclusão de desvios de dominância em modelos de predição multi-ambientes aumentou de forma significativa a acurácia de predição. Além disto, observou-se uma relação linear entre complexidade da interação genótipos por ambientes e acurácia preditiva do modelo.