Classical nonlinear models to describe the growth curve for Murrah buffalo breed

Abstract

With the objective of to adjust nonlinear models for the growth curves for a buffaloes herd raised in floodable lands in Rio Grande

Crescimento de genótipos de frangos tipo caipira

“…Quando b ≠ 1, o crescimento foi chamado heterogônico; se positivo (b>1), o órgão é considerado de desenvolvimento tardio, se negativo (b<1), de desenvolvimento precoce. , DPA e DMA, em princípio é considerado um critério "mais completo", sendo, portanto, o recomendado para a escolha de modelos (Araújo et al, 2012 a-peso à idade adulta; b-constante de integração; k-taxa de maturidade; R 2 -coeficiente de determinação; DMA-desvio médio absoluto; DPA-desvio padrão assintótico; IA-índice assintótico. 1 Intervalo de confiança a 95% entre parênteses.…”

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

“…O menor valor para o índice assintótico (IA) foi observado para os modelos da "família Richards" mais o modelo Michaelis-Menten modificado em todas as seis classes estudadas, indicando serem esses os modelos que mais se ajustaram aos dados, considerando que o IA é um critério que combina R 2 , DPA e DMA e que, portanto, em princípio, é visto como um critério mais "completo" (Araújo et al, 2012 O modelo de Gompertz tem sido recomendado por diversos autores para descrição do crescimento de frangos de corte (Wang et al, 2005;Norris et al, 2007;Rizzi et al, 2013). Entretanto, outros modelos têm sido propostos por outros autores, como Tompic et al (2011), que, além do modelo de Gompertz, também recomendaram o modelo de Richards.…”

“…1), utilizando-se o método dos quadrados mínimos ordinários, cujas soluções foram obtidas mediante o processo iterativo de Gauss-Newton, por meio do "proc model" do SAS (SAS, 2002 Foram utilizados cinco avaliadores da qualidade de ajuste: coeficiente de determinação ajustado (R 2 aj), quadrado médio do erro (QME), critério de informação de Akaike (AIC) e critério de informação bayesiano (BIC), proposto por Silva et al (2011), e índice assintótico (IA), descrito por Ratkowsky (1990) e utilizado por Araújo et al (2012) e Drumond et al (2013), o qual combina os seguintes critérios: desvio padrão assintótico (DPA), desvio médio absoluto (DMA) e coeficiente de determinação (R 2 ), atribuindo valor 100 para a maior estimativa de cada critério, sendo os demais ponderados em relação a este, assim: IA=(DPA+DMA) -R², em que quanto menor o índice, melhor o ajuste do modelo. Após a obtenção dos avaliadores de qualidade apresentados para cada um dos modelos, confeccionou-se um conjunto de dados multivariados, no qual os modelos correspondem às unidades a serem agrupadas e os avaliadores correspondem às variáveis medidas e Silveira et al, 2011 Cecon et al (2008).…”

Growth curve of buffalo grazing on a grass pasture

“…In addition, the measures of body weight (kg) and age (days) of the animals were adjusted to nonlinear Logistic models using statistical software (Statsoft 2013, version 12): y = A (1 + e −Kt ) −M + ε, in which y = weight of the animal at an age (t); A = asymptotic value of yt (average maturity weight); K = rate of change of the exponential function (maturation rate, referring to the relative growth rate until reaching the mature weight); M = the parameter that shapes the curve; e = the natural logarithm base; and ε = the random error associated with each weighing. This model was chosen because it was reported as the best model to describe growth in animal (Freitas, 2005) and buffalo production (Araújo et al, 2012).…”

“…In another study, the Logistic model was the best to describe the growth curve of buffaloes grazing on a tropical pasture in Cuba (Torres et al, 2009). The Logistic and Gompertz models were also recommended for growth curve in Murrah buffaloes (Araújo et al, 2012).…”