Resumo -O objetivo deste trabalho foi desenvolver e validar uma metodologia de análise da adaptabilidade e da estabilidade fenotípica baseada em regressão quantílica (RQ). Para tanto, foram simulados valores fenotípicos com distribuição simétrica e com distribuição assimétrica à direita e à esquerda, com ou sem a presença de "outliers". A metodologia proposta foi aplicada a um conjunto de dados provenientes de um experimento com 92 genótipos de alfafa (Medicago sativa), avaliados em 20 ambientes, e comparada às metodologias de Eberhart & Russell e de regressão não paramétrica. A metodologia da RQ proporcionou resultados iguais ou superiores aos obtidos com as metodologias alternativas avaliadas. No entanto, a ocorrência de resultados discordantes entre as metodologias evidencia a importância de se avaliar a simetria na distribuição dos valores fenotípicos. Para distribuições simétricas, na presença de "outliers", deve-se utilizar a RQ com valor de quantil estimado (t) em 0,50; na ausência de "outliers", pode-se utilizar tanto a metodologia de Eberhart & Russell quanto a RQ (t = 0,50). Para distribuições assimétricas, indica-se o uso da RQ com t = 0,25, para assimetria à direita, e com t = 0,75, para assimetria à esquerda, independentemente da presença de "outliers".Termos para indexação: Medicago sativa, distribuição assimétrica, interação genótipo x ambiente, melhoramento vegetal, outliers, regressão não paramétrica.
Methodology for analysis of adaptability and stability using quantile regressionAbstract -The objective of this work was to develop and validate a methodology for analyzing phenotypic adaptability and stability based on quantile regression (QR). For this, phenotypic values were simulated with symmetrical distribution and with asymmetrical distribution to the right and to the left, with or without outliers. The proposed methodology was applied to a data set from an experiment with 92 alfalfa (Medicago sativa) genotypes, evaluated in 20 environments, and compared with the methodologies of Eberhart & Russell and nonparametric regression. The QR methodology provided equal or superior results, compared to the evaluated alternative methodologies. However, the occurrence of disagreeing results between methodologies evidences the importance of evaluating symmetry in the distribution of phenotypic values. For symmetric distributions with outliers, QR should be used with estimated quantile value (t) of 0.50; in the absence of outliers, both the methodology of Eberhart & Russel and QR (t = 0.50) may be used. For asymmetric distributions, the use of RQ with t = 0.25 is suggested for asymmetry to the right, and with t = 0.75 for asymmetry to the left, regardless of the presence of outliers.