Seleção e classificação multivariada de modelos não lineares para frangos de corte

Veloso, R. C.; Winkelstroter, Larissa Kretli; Silva, M. T. P.; Pires, Aldrin Vieira; Filho, R. A. Torres; Pinheiro, Sandra Regina Freitas; Costa, Leonardo Silva da; Amaral, J. M.

doi:10.1590/1678-4162-7894

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“…Assim, esse modelo é o mais indicado para representar a curva de crescimento da variável altura na cernelha de equinos da raça Mangalarga Marchador em ambos os sexos. O modelo Logístico também é o mais indicado para estudar curvas de crescimento em outras espécies, como nos trabalhos de Silva et al (2012), Mota et al (2015) e Veloso et al (2016) na descrição da curva de crescimento de cabras, codornas e frangos de corte, respectivamente.…”

Section: Resultsunclassified

“…Nos estudos envolvendo o crescimento e desenvolvimento de diversas espécies animais, os modelos não lineares têm se mostrado adequados por apresentarem bons ajustes e fornecerem estimativas de parâmetros com interpretação biológica (Carneiro et al, 2014;Mota et al, 2015;Veloso et al, 2016). Quando o conjunto de dados em estudo apresenta heterogeneidade de variâncias, a estimação dos parâmetros de modelos não lineares ponderandose pelo inverso da variância é recomendada (Pasternak e Shalev, 1994).…”

Section: Introdução unclassified

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Curva de crescimento em altura na cernelha de equinos da raça Mangalarga Marchador considerando-se heterocedasticidade

Ribeiro

Souza

Muniz

et al. 2018

Arq. Bras. Med. Vet. Zootec.

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RESUMO Objetivou-se, com este estudo, avaliar o ajuste dos modelos de Brody, Gompertz, Logístico e Von Bertalanffy aos dados de altura na cernelha de equinos Mangalarga Marchador, ponderando pelo inverso da variância, a fim de selecionar o melhor modelo e predizer sobre o crescimento e a maturidade dos animais dessa raça. Foram utilizados dados de 230 equinos dos seis aos 176 meses de idade, os quais foram divididos por sexo e em 16 classes de idade. Os modelos estudados foram comparados segundo os avaliadores de qualidade: coeficiente de determinação (R2); desvio padrão residual (DPR) e critério de informação de Akaike (AIC). A estimação dos parâmetros dos modelos foi realizada pelo método de mínimos quadrados ponderado no software R. Todos os modelos avaliados se mostraram adequados para descrever a curva de crescimento em ambos os sexos. Perante os avaliadores utilizados, o modelo Logístico foi o mais adequado para descrever as curvas de crescimento em altura na cernelha nos dois sexos da raça Mangalarga Marchador. Observou-se também um crescimento acelerado nos primeiros meses de idade. Os animais machos atingiram uma altura adulta maior, porém as fêmeas são mais precoces, pois apresentaram maior estimativa para o índice de maturidade.

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Section: Resultsunclassified

Section: Introdução unclassified

Curva de crescimento em altura na cernelha de equinos da raça Mangalarga Marchador considerando-se heterocedasticidade

Ribeiro

Souza

Muniz

et al. 2018

Arq. Bras. Med. Vet. Zootec.

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“…Os modelos de Brody e de Richards não convergiram, o que significa que não se ajustaram de maneira adequada aos pesos dos animais dos diferentes grupos genéticos. Esses modelos não se adequam à descrição dos pesos de frangos do tipo caipira e de corte e os modelos Logístico, de Gompertz e de von Bertalanffy são os mais apropriados (Veloso et al, 2015;Veloso et al, 2016).…”

Section: Principais Resultados Obtidosunclassified

Produção De Cera De Abelhas Com Produtos Da Cana-De-Açucar

Beelen¹,

Silva²,

Guimarães-Beelen³

2020

Estudos Em Zootecnia E Ciência Animal 2

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“…Muianga et al (2013) para a determinação do modelo que explicasse melhor a curva de crescimento em suí-nos, escolheram os modelos que apresentaram os melhores valores para R 2 ajd , AIC e critério Bayesiano. Veloso et al (2016) em estudos de modelos para descrever a curva de crescimento de frangos de corte, descreveram a qualidade dos ajustes dos modelos pelo critério de qualidade do coeficiente de determinação dos ajustes, critério de AIC e bayesiano, quadrado médio do erro e pelo índice de assintótico. Dentre os modelos estudados, o modelo polinomial cúbico foi definido como o que melhor explicou o comportamento dos pesos simulados dos suínos machos e fêmeas, tendo como critério de escolha o R 2 , AIC e SQR, permitindo predizer o peso de acordo com a idade do suíno, podendo ser utilizado em futuras avaliações de crescimento de suínos de corte, onde a curva estimada no modelo polinomial cúbico é igual para os dois sexos, o que não acontece nos demais modelos avaliados.…”

Section: Discussionunclassified

Avaliação de curvas de crescimento em suínos

Nascimento

Ribeiro²,

Rocha

et al. 2017

ARCH ZOOTEC

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resUMo Objetivou-se simular pesos de suínos machos e fêmeas (de 1 a 154 dias de idade) através da distribuição de probabilidade uniforme num intervalo [a,b]. Foram ajustados os modelos de regressão (logístico, potência, tangente hiperbólica, gamma e polinomial cúbico) para explicar a possível relação do peso com o número de dias dos suínos. Verificou-se que os modelos logístico, gamma e polinomial cúbico apresentaram as melhores estimativas para explicar o comportamento do peso dos suínos machos e fêmeas. O modelo logístico apresentou R²= 0,975 e AIC (critério de informação de Akaike)=13,34 para os machos e R²= 0,9787 e AIC= 10,16 para as fêmeas. O modelo gamma apresentou grau de explicação de R²= 0,991 e AIC= 99,33 para os machos e R²= 0,9941 e AIC= 90,602 para as fêmeas, enquanto que o modelo polinomial cúbico apresentou R= 0,9995 e AIC=64,2 para os machos e R²= 0,9995 e AIC= 31,728 para as fêmeas. Optouse pelo modelo polinomial cúbico para explicar o comportamento do peso simulado dos suínos, pois o mesmo apresentou R² alto e baixo AIC além de menos parâmetros que os outros modelos. This study aimed to simulate data to the weight of boar and pig sows (1 to 154 days old) through the uniform probability distribution on an interval [a, b]. Five regression models (logistic, hyperbolic tangent, power, gamma and cubic polynomial) were adjusted to account for the possible weight ratio to tage of pigs in days. The logistic and gamma cubic polynomial models showed the best estimates to account for the weight of the behavior of boar and sow pigs. The logistic model showed R² = 0.975 and AIC (Akaike's information criterium)= 13.34 for boars and R²= 0.9787 and AIC= 10.16 for sows. The gamma model presented a degree of explanation of R²= 0.991 and AIC= 99.33 for boars and R²= 0.9941 and AIC= 90.602 for sows, while the cubic polynomial model showed R²= 0.9995 and AIC= 64.2 for boars and R²= 0.9995 and AIC= 31.728 for sows. the cubic polynomial model was chosen to explain the behavior of the simulated weight of the pigs, whose model showed the best fit with fewer parameters than the other models. Archivos de ZootecniaJournal website: https://www.uco.es/ucopress/az/index.php/az/ INTRODUÇÃO Na suinocultura têm-se desenvolvido estudos sobre curvas de crescimento, sabendo-se que programas de melhoramento genético aliado às pesquisas nutricionais, podem alterar o comportamento biológico do crescimento desses animais, pois modificando-se a estrutura genética de uma população e alterando comportamento alimentar, observam-se mudanças significativas na estrutura de uma raça ou espécie.Estudar o crescimento ou o desenvolvimento por meio de ajustamento de uma função que descreva todo o período de vida do animal, relacionando peso e idade, tem sido pesquisado por vários autores (Macedo et al., 2014;Morais et al., 2015;Texeira et al., 2012).A curva descrevendo uma sequência de medidas de determinada característica de alguma espécie ou indivíduo em função do tempo, geralmente peso, altura ou diâmetro, é chamada de curva de crescimento (...

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Seleção e classificação multivariada de modelos não lineares para frangos de corte

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Avaliação de curvas de crescimento em suínos

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