Classificação multivariada de modelos de crescimento para grupos genéticos de ovinos de corte

• Autor(a) principal: Silveira, Fernanda Gomes da
• Data de Publicação: 2012
• Outros Autores: Silva, Fabyano Fonseca e, Carneiro, Paulo Luiz Souza, Malhado, Carlos Henrique Mendes
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S1519-99402012000100006; http://locus.ufv.br//handle/123456789/26131
• topic: Análise de agrupamento; Ovis áries; Teste de identidade de modelos; Cluster analysis; Model identity test; Nonlinear regression; Regressão não-linear

Objetivou-se com a realização deste trabalho, principalmente, utilizar a análise de agrupamento para classificar modelos de crescimento não-lineares tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste ao considerar dados dos seguintes grupos genéticos de ovinos de corte: Dorper x Morada Nova, Dorper x Rabo Largo e Dorper x Santa Inês. Após a indicação do modelo comum adequado aos três grupos, objetivou-se aplicar o teste de identidade de modelos para identificar o grupo genético com maior eficiência de crescimento. Foram realizados ajustes individuais para cada animal, consideraram-se 12 modelos não-lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado, critério de informação de Akaike, critério de informação Bayesiano, erro quadrático médio de predição, coeficiente de determinação de predição e percentual de convergência. A análise de agrupamento permitiu indicar o modelo von Bertalanffy como o mais adequado para descrever as curvas de crescimento dos três grupos genéticos considerados. De acordo com testes de identidade de modelos, o grupo genético Dorper x Santa Inês foi o que apresentou maior peso adulto, portanto, este, o mais recomendado para exploração de carne.