Análise bayesiana para modelos de degradabilidade ruminal

• Autor(a) principal: Savian,Taciana Villela
• Data de Publicação: 2009
• Outros Autores: Muniz,Joel Augusto, Sáfadi,Thelma, Silva,Fabyano Fonseca e
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Ciência Rural
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782009000700033
• topic: modelo não linear; degradabilidade in situ; métodos MCMC; inferência bayesiana

Neste estudo, utilizou-se a metodologia bayesiana para ajustar os modelos de ORSKOV & MCDONALD (1979) e MCDONALD (1981) a conjuntos de dados simulados e a um conjunto de dados de porcentagem de degradação da fibra em detergente neutro da gramínea coastcross (Cynodon dactylon x Cynodon nlemfuensis), ao longo do tempo. As amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros foram obtidas por meio dos métodos de Monte Carlo com cadeias de Markov (MCMC), especificamente, os algoritmos Amostrador de Gibbs e Metropolis-Hastings. A metodologia bayesiana mostrou-se eficiente, sendo avaliada e comprovada pelo estudo de simulação, que apresentou estimativas bem próximas ao valor paramétrico. As estimativas obtidas para os parâmetros dos modelos por meio da abordagem bayesiana mostraram-se bastante coerentes com os valores relatados na literatura. O modelo de Orskov e McDonald foi mais plausível que o modelo de McDonald na descrição dos dados de degradação.