Modelos de antedependência para avaliação genética de características longitudinais

• Autor(a) principal: Araujo Neto, Francisco Ribeiro de [UNESP]
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/102854
• topic: Análise de regressão; Auto-regressão (Estatistica); Estatistica - Analise; Genetica animal; Animais - Melhoramento genetico; Animal genetics

Em programas de melhoramento animal, diversas características utilizadas como critérios de seleção representam medidas repetidas do mesmo animal, sendo importante o estudo de metodologias que considere esta estrutura longitudinal. Assim, o objetivo deste trabalho foi implementar a metodologia de antedependência utilizando de inferência bayesiana, na estimação de componentes de variância para avaliação genética de características longitudinais. Foram realizados dois estudos de simulação a fim de verificar as propriedades da aplicação da metodologia. Para o primeiro estudo foram considerados apenas os efeitos fixos, o genético e resíduo, sendo empregado duas estruturas de (co)variância: uma de antedependência e outra de regressão aleatória. O segundo estudo apresenta adicionalmente o efeito de ambiente permanente, sendo utilizado para ambos os efeitos aleatórios. Os resultados demonstraram que a metodologia proposta apresentou capacidade de estimar valores próximos aos simulados, entretanto alguns parâmetros dos modelos apresentaram algumas dificuldades de convergência. Verificou-se por meio do estudo realizado, que a implementação da metodologia de antedependência utilizando de inferência bayesiana e amostrador de Gibbs em um modelo animal, possibilitou a obtenção de estimativas próximas aos valores simulados. Além disso, pode-se constatar algumas dificuldades inerentes a convergência dos parâmetros do modelo, sendo necessário a realização de novos estudos visando utilizar novas funções para a modelagem dos coeficientes autorregressivos e das variâncias das inovações, assim como outras estratégias de amostragem