Seleção e classificação multivariada de modelos de crescimento não lineares para bovinos Nelore

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, N. A. M.
Data de Publicação: 2011
Outros Autores: Lana, A. M. Q., Silva, F. F, Silveira, F. G., Bergmann, J. A. G., Silva, M. A., Toral, F. L. B.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S0102-09352011000200014
http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/17276
Resumo: Utilizou-se análise de agrupamento para classificar e selecionar modelos não lineares de crescimento de bovinos Nelore, tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Ajustaram-se 12 modelos não lineares. A qualidade de ajuste dos modelos foi medida pelo coeficiente de determinação (R2), quadrado médio do erro (QME), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), erro quadrático médio de predição (MEP) e coeficiente de determinação de predição (R2p). O modelo Brody foi o que apresentou o melhor ajuste para o conjunto de dados.
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