Animal growth models for irregular times
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2015 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) |
Texto Completo: | https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/20727 |
Resumo: | The objective of this work was to propose models that consider an irregular data structure and to evaluate them in relation to models used for regular times. The Gompertz, Logistic, and Von Bertalanffy growth models, with regular and irregular structures for the errors, were considered. The methodology was exemplified using real and simulated data. Sixteen average weights of 160 animals of the Hereford breed were used, with weighing performed from birth up to approximately 2 years of age. For each model, the parameters of the best adjustment were used for the simulation. The model adjustments improve when the original structure of the data is considered, reducing the sum of the squares of the residues and reducing the value of the Akaike criterion. |
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Animal growth models for irregular timesModelos de crescimento animal para tempos irregularesautocorrelation; weight gain; Hereford; nonlinear modelsautocorrelação; ganho de peso; Hereford; modelos não linearesThe objective of this work was to propose models that consider an irregular data structure and to evaluate them in relation to models used for regular times. The Gompertz, Logistic, and Von Bertalanffy growth models, with regular and irregular structures for the errors, were considered. The methodology was exemplified using real and simulated data. Sixteen average weights of 160 animals of the Hereford breed were used, with weighing performed from birth up to approximately 2 years of age. For each model, the parameters of the best adjustment were used for the simulation. The model adjustments improve when the original structure of the data is considered, reducing the sum of the squares of the residues and reducing the value of the Akaike criterion.O objetivo deste trabalho foi propor modelos que considerem estrutura irregular dos dados e avaliá‑los em relação a modelos utilizados com tempos regulares. Foram considerados os modelos de crescimento Gompertz, Logístico e Von Bertalanffy com estruturas regular e irregular para os erros. A metodologia foi exemplificada com o uso de dados reais e simulados. Foram utilizados 16 pesos médios de 160 animais da raça Hereford, com pesagens do nascimento até aproximadamente 2 anos de idade. Para cada modelo, os parâmetros do melhor ajuste foram utilizados para simulação. O ajuste dos modelos melhora quando a estrutura original dos dados é levada em consideração, com redução na soma de quadrados dos resíduos e no valor do critério de Akaike.Pesquisa Agropecuaria BrasileiraPesquisa Agropecuária BrasileiraCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) e Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (Fapemig)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) e Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (Fapemig)Cassiano, Fernando RibeiroSáfadi, Thelma2015-12-09info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/20727Pesquisa Agropecuaria Brasileira; v.50, n.11, nov. 2015; 1114-1119Pesquisa Agropecuária Brasileira; v.50, n.11, nov. 2015; 1114-11191678-39210100-104xreponame:Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPAporhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/20727/13125https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/downloadSuppFile/20727/12903Direitos autorais 2015 Pesquisa Agropecuária Brasileirainfo:eu-repo/semantics/openAccess2015-12-09T18:15:31Zoai:ojs.seer.sct.embrapa.br:article/20727Revistahttp://seer.sct.embrapa.br/index.php/pabPRIhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phppab@sct.embrapa.br || sct.pab@embrapa.br1678-39210100-204Xopendoar:2015-12-09T18:15:31Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false |
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