Comparação de modelos de regressão aleatória para estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sarmento,José Lindenberg Rocha
Data de Publicação: 2008
Outros Autores: Albuquerque,Lucia Galvão de, Torres,Robledo de Almeida, Rodrigues,Marcelo Teixeira, Lopes,Paulo Sávio, Reis Filho,João Cruz
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Brasileira de Zootecnia (Online)
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-35982008001000011
Resumo: Objetivou-se avaliar a melhor modelagem para as variâncias genética aditiva, de ambiente permanente e residual da produção de leite no dia do controle (PLDC) de caprinos. Utilizaram-se modelos de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre com diferentes ordens de ajuste e variância residual heterogênea. Consideraram-se como efeitos fixos os efeitos de grupo de contemporâneos, a idade da cabra ao parto (co-variável) e a regressão fixa da PLDC sobre polinômios de Legendre, para modelar a trajetória média da população; e, como efeitos aleatórios, os efeitos genético aditivo e de ambiente permanente. O modelo com quatro classes de variâncias residuais foi o que proporcionou melhor ajuste. Os valores do logaritmo da função de verossimilhança, de AIC e BIC apontaram para seleção de modelos com ordens mais altas (cinco para o efeito genético e sete para o efeito de ambiente permanente). Entretanto, os autovalores associados às matrizes de co-variâncias entre os coeficientes de regressão indicaram a possibilidade de redução da dimensionalidade. As altas ordens de ajuste proporcionaram estimativas de variâncias genéticas e correlações genéticas e de ambiente permanente que não condizem com o fenômeno biológico estudado. O modelo de quinta ordem para a variância genética aditiva e de sétima ordem para o ambiente permanente foi indicado. Entretanto, um modelo mais parcimonioso, de quarta ordem para o efeito genético aditivo e de sexta ordem para o efeito de ambiente permanente, foi suficiente para ajustar as variâncias nos dados.
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