Estatística Aplicada e Biometria
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Item Funções splines para estudo de curvas de crescimento em ovinos cruzados(Universidade Federal de Viçosa, 2011-02-15) Oliveira, Diana Campos de; Silva, Fabyano Fonseca e; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2; Carneiro, Paulo Luiz Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4795534Y2; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://lattes.cnpq.br/5590989526236090; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405; Nascimento, Carlos Souza do; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4734058H3Os objetivos deste trabalho foram utilizar a regressão spline para descrever curvas de crescimento em ovinos cruzados, comparar a qualidade de ajuste da regressão spline com modelos não-lineares usuais e aplicar teste para identidade de modelos para verificar se há diferença entre os parâmetros dos modelos de curvas de crescimento ajustadas para três grupos genéticos. Foram utilizadas, nesse trabalho, informações de pesagens de animais dos seguintes grupos genéticos de ovinos de corte: Dorper x Morada Nova (DMN), Dorper x Rabo Largo (DRL), Dorper x Santa Inês (DSI). Foram ajustadas curvas de crescimento através dos modelos não-lineares von Bertalanffy, Richards e Brody e das funções splines linear-linear, linear-platô e linear-linear-linear para cada grupo genético. As splines e os modelos não-lineares foram comparados através dos seguintes avaliadores da qualidade de ajuste: AIC (critério de informação de Akaike), BIC (critério de informação bayesiano), Coeficiente de determinação ajustado (Raj 2). As splines apresentaram melhor ajuste do que os modelos não- lineares, sendo a linear-platô a mais indicada para descrever a relação de peso-idade dos ovinos em estudo. De acordo com testes de identidade de modelos, o grupo genético DSI foi o que apresentou maior precocidade e maior ganho de peso diário, sendo indicado para produção de carne.Item Número mínimo de pesagens para estimação dos parâmetros de curvas de crescimento para ovinos de corte cruzados(Universidade Federal de Viçosa, 2011-02-14) Cordeiro, Liliane Lopes; Malhado, Carlos Henrique Mendes; http://lattes.cnpq.br/5601650485786906; Silva, Carlos Henrique Osório; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785396A6; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://lattes.cnpq.br/2238476756195003; Nascimento, Carlos Souza do; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4734058H3; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405O objetivo deste trabalho foi verificar o efeito de restrições no conjunto de dados quanto ao número mínimo de pesagens por animal sobre a estimação de parâmetros de modelos não-lineares de curvas de crescimento para ovinos cruzados. Utilizou-se dados de pesos médios por idade e pesos individuais por idade de 74 animais mestiços, do cruzamento Texel x Santa Inês criados na região nordeste para estimar os parâmetros das curvas de crescimento. Foram utilizadas 7 estruturas de dados com restrição de no mínimo 5, 6, 7, 8, 9 ou 10 pesagens por animal e sem restrição. Os modelos Brody, von Bertalanffy, Logístico e Gompertz foram ajustados aos dados de peso-idade. A qualidade de ajuste dos modelos em função da restrição nos dados foi avaliada pelo coeficiente de determinação ajustado (R2 aj), Erro de Predição Médio (EPM) e o Quadrado Médio do Resíduo (QMR). Técnicas usuais de diagnóstico, como pontos de alavanca, pontos aberrantes e medidas influentes foram utilizadas para a identificação de pontos atípicos. Todas as estruturas de dados apresentaram estimativas para o peso adulto, taxa de maturidade, taxa de crescimento instantâneo, taxa de crescimento instantâneo relativo e ponto de inflexão muito próximos e condizentes com a literatura. Como os valores de R2 aj, EPM e QMR foram próximos, conclui-se que com ou sem restrição, a qualidade de ajuste foi muito similar. Portanto, a utilização de dados com grande variação no número de pesagens por animal (de 4 a 13 pesagens) não comprometeu a qualidade de ajuste dos modelos. Pode-se concluir, também, que é possível obter boa qualidade de ajuste mesmo para conjunto de dados com poucos animais, desde que estes apresentem maior freqüência de pesagens.