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    Abordagem Bayesiana das curvas de crescimento de duas cultivares de feijoeiro
    (Ciência Rural, 2008-09) Martins Filho, Sebastião; Silva, Fabyano Fonseca e; Carneiro, Antonio Policarpo Souza; Muniz, Joel Augusto
    Neste trabalho foi utilizada a metodologia Bayesiana para ajustar o modelo não-linear logístico para dados de crescimento de duas cultivares de feijoeiro, “Neguinho” e “Carioca”. O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado, com vinte repetições, no esquema de parcelas subdivididas, sendo que os tratamentos principais foram constituídos pelas cultivares e as subparcelas foram constituídas por 17 períodos de avaliações, do plantio até aos 85 dias. A metodologia permitiu comparar as curvas de crescimentos sem utilizar a teoria assintótica e estes resultados mostraram um maior incremento em altura para a cultivar “Carioca”.
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    Análise bayesiana para modelos de degradabilidade ruminal
    (Ciência Rural, 2009-10) Savian, Taciana Villela; Muniz, Joel Augusto; Sáfadi, Thelma; Silva, Fabyano Fonseca e
    Neste estudo, utilizou-se a metodologia bayesiana para ajustar os modelos de ORSKOV & MCDONALD (1979) e MCDONALD (1981) a conjuntos de dados simulados e a um conjunto de dados de porcentagem de degradação da fibra em detergente neutro da gramínea coastcross (Cynodon dactylon x Cynodon nlemfuensis), ao longo do tempo. As amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros foram obtidas por meio dos métodos de Monte Carlo com cadeias de Markov (MCMC), especificamente, os algoritmos Amostrador de Gibbs e Metropolis-Hastings. A metodologia bayesiana mostrou-se eficiente, sendo avaliada e comprovada pelo estudo de simulação, que apresentou estimativas bem próximas ao valor paramétrico. As estimativas obtidas para os parâmetros dos modelos por meio da abordagem bayesiana mostraram-se bastante coerentes com os valores relatados na literatura. O modelo de Orskov e McDonald foi mais plausível que o modelo de McDonald na descrição dos dados de degradação.