Modelos de regressão aleatória para avaliação de características de qualidade de carne em codornas de corte

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tarôco, Graziela [UFVJM]
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: Miranda, Jéssica Amaral [UFVJM], Souza, Karine Aparecida Rodrigues de [UFVJM], Pires, Aldrin Vieira [UFVJM], Rodriguez Rodriguez, Maria Del Pilar [UFVJM], Leite, Namíbia Rizzari [UFVJM], Campideli, Thaiza da Silva [UFVJM], Littiere, Thayssa [UFVJM]
Tipo de documento: Artigo de conferência
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFVJM
Texto Completo: https://acervo.ufvjm.edu.br/items/e885f928-898a-46d4-83ee-e0074a9cc746
Resumo: Todos os textos, informações e resultados apresentados são de inteira responsabilidade dos autores.
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Acesso em: 23 jun. 2017.2237-5821https://acervo.ufvjm.edu.br/items/e885f928-898a-46d4-83ee-e0074a9cc746Todos os textos, informações e resultados apresentados são de inteira responsabilidade dos autores.Objetivou-se com este estudo avaliar modelos para características de qualidade de carne em codornas de corte, alimentadas com diferentes relações de treonina:lisina de 1 a 21 dias de idade utilizando regressão aleatória adotando-se homogeneidade e heterogeneidade de variância residual. Por meio de comparação dos valores de BIC, o modelo de homogeneidade de variância foi o que apresentou melhor ajuste para as características estudadas.The objective of this study was to evaluate models for meat quality traits in meat type quails, fed with different relations threonine:lysine from 1 to 21 days of age using random regression analysis, with homogeneity and heterogeneity of residual variance. The model of homogeneity of variance fitter better for the traits studied regarding the comparison of BIC values.porUFVJMIII Simpósio Mineiro de Produção Animal e X Semana de ZootecniaUniversidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)info:eu-repo/semantics/openAccessModelos de regressão aleatória para avaliação de características de qualidade de carne em codornas de corteModels for random regression for meat quality traits in meat type quailsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectHeterogeneidadeHomogeneidadeVariância residualHeterogeneityHomogeneityResidual variancereponame:Repositório Institucional da UFVJMinstname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)instacron:UFVJMTHUMBNAILiii_simp_modelos.pdf.jpgiii_simp_modelos.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5489https://acervo.ufvjm.edu.br//bitstreams/a670c02e-dff7-48b4-8896-444ef67b88c9/downloadd9eccd5ff7df24e5a3386ac1c264d041MD54falseAnonymousREADORIGINALiii_simp_modelos.pdfiii_simp_modelos.pdfapplication/pdf171114https://acervo.ufvjm.edu.br//bitstreams/6c8fb68f-0791-4c32-94b4-838a4fcd5321/download3933d97a33560d880ebb672c3432233fMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82157https://acervo.ufvjm.edu.br//bitstreams/32813481-a471-4bd0-9d09-a3ed15caa73a/downloadc0fe10782d3e2994b7c028f47c86ff9eMD52falseAnonymousREADTEXTiii_simp_modelos.pdf.txtiii_simp_modelos.pdf.txtExtracted texttext/plain9310https://acervo.ufvjm.edu.br//bitstreams/56520040-3840-4926-9b2d-dbaec15109da/download6b8766c6af93d10ff6e4df201a2f3e70MD53falseAnonymousREAD1/13962024-09-12 06:35:23.367open.accessoai:acervo.ufvjm.edu.br:1/1396https://acervo.ufvjm.edu.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufvjm.edu.brrepositorio@ufvjm.edu.bropendoar:21452024-09-12T06:35:23Repositório Institucional da UFVJM - Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)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