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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”.

Foram simuladas quatro estruturas de dados com diferentes padrões de heterogeneidade entre rebanhos e com diferentes graus de conexidade genética. As estruturas simuladas diferiam quanto aos parâmetros heterogêneos entre rebanhos: 1) heterogeneidade para todos os parâmetros; 2) médias genéticas homogêneas e demais parâmetros heterogêneos; 3) heterogeneidade para parâmetros fenotípicos; e 4) rebanhos sem heterogeneidade. Após a predição dos valores genéticos, calculou-se a porcentagem de animais comuns entre dois grupos de classificação para os animais geneticamente superiores: grupo 1 - classificação com base nos valores genéticos verdadeiros e grupo 2 – classificação com base nos valores genéticos preditos. Para dados com heterogeneidade para todos os parâmetros e 0% de conexidade genética, a porcentagem de touros comuns aos dois grupos de classificação foi baixa e houve grandes erros na classificação dos touros geneticamente superiores. Quando os rebanhos possuíam 100% de conexidade genética, esta porcentagem foi superior a 73% e os erros na classificação dos touros foram menores. Para vacas e touros jovens, mesmo para dados com 100% de conexidade genética entre rebanhos, a predição dos valores genéticos foi muito afetada pela presença da heterogeneidade para todos os parâmetros. Para as estruturas sem heterogeneidade para média genética, as porcentagens de animais comuns entre os grupos de classificação foram altas e os erros na classificação dos animais geneticamente superiores foram pequenos, mesmo havendo heterogeneidade para outros parâmetros. Esses resultados sugerem que a heterogeneidade entre rebanhos para médias genéticas teve grande efeito sobre a acurácia da predição dos valores genéticos dos animais. Contudo, quando a heterogeneidade entre os rebanhos ocorreu para outros parâmetros como variância genética, média fenotípica e variância fenotípica, os resultados das avaliações genéticas dos animais foram próximos aos obtidos para dados sem heterogeneidade entre rebanhos.

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