Análise de agrupamento na seleção de modelos de regressão não-lineares para curvas de crescimento de ovinos cruzados

Silveira, Fernanda Gomes da; Silva, Fabyano Fonseca e; Carneiro, Paulo Luız Souza; Malhado, Carlos Henrıque Mendes; Muniz, Joel Augusto

doi:10.1590/s0103-84782011000400024

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“…Validating the best model to evaluate the quality of fit of the equations is not an easy task, since different evaluators have been proposed in the literature, and each one recommends a certain trait, such as minimization of errors of fit, prediction ability, and simplicity of the model (SILVEIRA et al, 2011).…”

Section: Esults and Discussionmentioning

confidence: 99%

Mathematical models to describe the growth curves of white-egg layers

Oliveira

Tavares

Corrêa

et al. 2018

SCA

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The aim of this study was to compare mathematical models describing growth curves of white-egg layers at different population densities. To fit the models, 4,000 growing white-egg layers were utilized. The experimental design was completely randomized, with population densities of 71, 68, 65, 62, and 59 birds per cage in the starter phase and 19, 17, 15, 13, and 11 birds per cage in the grower phase, with 10 replicates each. Birds were weighed weekly to determine the average body weight and the weight gain. Gompertz and Logistic models were utilized to estimate their growth. The data analysis was carried out using the PROC NLMIXED procedure of the SAS ® statistical computer software to estimate the parameters of the equation because mixed models were employed. The mean squared error, the coefficient of determination, and Akaike's information criterion were used to evaluate the quality of fit of the models. The studied models converged for the description of the growth of the birds at the different densities studied, showing that they were appropriate for estimating the growth of whiteegg layers housed at different population densities. The Gompertz model showed a better fit than the Logistic model. Key words: Gompertz. Performance. Poultry. ResumoEsta pesquisa teve por objetivo comparar modelos matemáticos para descrever curva de crescimento de poedeiras leves em diferentes densidades populacional, por meio de equações de modelos de crescimento. Para o ajuste dos modelos foram utilizadas 4000 poedeiras leves em crescimento. O delineamento utilizado foi o inteiramente casualizado nas densidades populacional de 71, 68, 65, 62 e 59 aves por gaiola na fase de cria e de 19, 17, 15, 13 e 11 aves por gaiola na fase de recria, com dez repetições cada. Semanalmente, as aves foram pesadas para determinação do peso corporal médio e o ganho de peso.

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Section: Esults and Discussionmentioning

confidence: 99%

Mathematical models to describe the growth curves of white-egg layers

Oliveira

Tavares

Corrêa

et al. 2018

SCA

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“…No estudo do progresso da doença, foram ajustados vários modelos, além do modelo exponencial dado por y = y o exp(rx), em que y o é a quantidade inicial da doença e r é a taxa de progresso da doença. Ajustaramse, também, modelos mais complexos, como os de Schnute, Mitscherlich, Richards, Gompertz, Meloun I, von Bertalanffy, Michaelis-Menten e o logístico, cujas funções são citadas por Silveira et al (2011). A partir das médias do coeficiente de determinação (R 2 ) ajustado e do critério de informação de Akaike (AIC), selecionou-se o modelo mais adequado.…”

Section: Methodsunclassified

Seleção de acessos de tomateiro resistentes à pinta-preta pela análise de agrupamento das curvas de progresso da doença

Laurindo

Azevedo

et al. 2015

Pesq. agropec. bras.

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi selecionar acessos resistentes à pinta-preta (Alternaria tomatophila) por meio da análise de agrupamento das curvas de progresso da doença em tomateiro (Solanum lycopersicum). Foram avaliados 134 acessos de tomateiro do Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH-UFV), no delineamento de blocos ao acaso, além das testemunhas suscetíveis 'Débora' e 'Santa Clara'. As plantas foram inoculadas com uma mistura de conídios de diferentes isolados de Alternaria spp. e avaliadas regularmente quanto à severidade da doença a cada três dias após a inoculação, no total de seis avaliações. Ajustou-se o modelo logístico aos dados de severidade da pinta-preta, e as estimativas obtidas para a incidência final da doença (B 1 ) e a taxa de progresso da doença (B 3 ) foram submetidas à análise de variância multivariada (Manova). As médias dessas estimativas, para cada acesso, foram submetidas à análise de agrupamento. Foram formados 24 grupos distintos com base no agrupamento das curvas de progresso da doença, o que possibilitou identificar os acessos BGH-2143, BGH-2235, BGH-2270 e BGH-2118 de tomateiro como potenciais fontes de resistência à pinta-preta.Termos para indexação: Alternaria tomatophila, Solanum lycopersicum, banco de germoplasma, estatística multivariada, modelos não lineares, recursos genéticos. Selection of tomato accessions resistant to early blight by cluster analysis of disease progress curvesAbstract -The objective of this work was to select accessions resistant to early blight (Alternaria tomatophila) through cluster analysis of the disease progress curves in tomato (Solanum lycopersicum). One hundred and thirty-four tomato accessions from the Banco de Germoplasma de Hortaliças of Universidade Federal de Viçosa (BGH-UFV) were evaluated in a randomized complete block design, as well as the susceptible controls 'Débora' and 'Santa Clara'. The plants were inoculated with a mixture of spores from different Alternaria spp. isolates and evaluated regularly regarding disease severity every three days after inoculation, totalizing six evaluations. The logistic model was adjusted to data on early blight severity, and the estimates obtained for final disease incidence (B 1 ) and rate of disease progression (B 3 ) were subjected to multivariate analysis of variance (Manova). The means of these estimates, for each access, were subjected to cluster analysis. Twenty-four distinct groups were formed based on disease-progress curve clusters, which allowed the identification of the BGH-2143, BGH-2235, BGH-2270, and BGH-2118 accessions as potential sources of resistance to early blight.

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“…Para descrever o comportamento da severidade (y) em função do tempo, além do modelo exponencial (CAMPBELL & MADEN, 1990) dado por y = y o exp(rx)), em que y o é a quantidade inicial de doença e r a taxa de progresso, ajustaram-se também modelos mais complexos, tais como Gompertz, Logístico, Brody e Richards (SILVEIRA et al, 2011). Esses ajustes foram realizados para cada repetição de cada BGH mediante o PROC MODEL do software SAS ® (SAS,1996) e o modelo Exponencial mostrou-se mais adequado (Tabela 1).…”

Section: O Objetivo Deste Trabalho Foi Apresentar Uma Metodologia De unclassified

Classificação multivariada de curvas de progresso da requeima do tomateiro entre acessos do banco de germaplasma de hortaliças da UFV

et al. 2012

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Análise de agrupamento na seleção de modelos de regressão não-lineares para curvas de crescimento de ovinos cruzados

Abstract: Análise de agrupamento na seleção de modelos de regressão não-lineares para curvas de crescimento de ovinos cruzadosCluster analysis applied to nonlinear regression models selection to growth curves of crossed lambs

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Mathematical models to describe the growth curves of white-egg layers

Mathematical models to describe the growth curves of white-egg layers

Seleção de acessos de tomateiro resistentes à pinta-preta pela análise de agrupamento das curvas de progresso da doença

Classificação multivariada de curvas de progresso da requeima do tomateiro entre acessos do banco de germaplasma de hortaliças da UFV

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