Seleção e classificação multivariada de modelos não lineares para frangos de corte

• Autor(a) principal: Veloso, R. C.
• Data de Publicação: 2016
• Outros Autores: Winkelstroter, L. K., Silva, M. T. P., Pires, A. V., Torres Filho, R. A., Pinheiro, S. R. F., Costa, L. S., Amaral, J. M.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/1678-4162-7894; http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/25660
• topic: Agrupamento; Curva de crescimento; Idade; Peso corporal; Age; Body weight; Cluster; Growth curve

Objetivou-se com este estudo utilizar a técnica de análise de agrupamento para classificar modelos de regressão não lineares usados para descrever a curva de crescimento de frangos de corte, levando em consideração os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Para tanto, utilizaram-se dados de peso corporal e idade dos seguintes grupos genéticos de frangos de corte: Cobb500, Hubbard Flex e Ross308, de ambos os sexos, constituindo, assim, seis classes. Foram ajustados 10 modelos não lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado, pelos critérios de informação de Akaike e bayesiano, pelo quadrado médio do erro e pelo índice assintótico. A análise de agrupamento indicou os modelos logístico, Michaelis-Menten, Michaelis-Menten modificado e von Bertalanffy como os mais adequados à descrição das curvas de crescimento das seis classes estudadas.