Abordagem Bayesiana da curva de lactação de cabras Saanen de primeira e segunda ordem de parto

O objetivo deste trabalho foi utilizar o método Bayesiano no ajuste do modelo de Wood a dados de produção de leite de cabras da raça Saanen. Dois grupos de animais da primeira e segunda lactação foram considerados. Amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros do modelo de Wood e das funções de produção derivadas desses parâmetros - pico de produção, tempo do pico de produção, persistência e produção total de leite - foram obtidas pelo algoritmo Gibbs Sampler. As inferências foram feitas em cada população e os resultados mostraram diferenças na taxa de decréscimo da produção após o pico e na persistência, indicando maior produção nos animais de segunda lactação. Realizou-se um estudo de simulação de dados para avaliar o método Bayesiano sob diferentes estruturas de matrizes de covariâncias dos parâmetros. Os resultados desse estudo indicam que o método é eficiente no estudo das curvas de lactação quando a matriz de covariância apresenta alta correlação dos parâmetros.

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Main Authors: Silva,Fabyano Fonseca e, Muniz,Joel Augusto, Aquino,Luiz Henrique de, Sáfadi,Thelma
Format: Digital revista
Language:Portuguese
Published: Embrapa Secretaria de Pesquisa e Desenvolvimento 2005
Online Access:http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2005000100004
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spelling oai:scielo:S0100-204X20050001000042005-03-16Abordagem Bayesiana da curva de lactação de cabras Saanen de primeira e segunda ordem de partoSilva,Fabyano Fonseca eMuniz,Joel AugustoAquino,Luiz Henrique deSáfadi,Thelma Gibbs Sampler matriz de covariância produção de leite O objetivo deste trabalho foi utilizar o método Bayesiano no ajuste do modelo de Wood a dados de produção de leite de cabras da raça Saanen. Dois grupos de animais da primeira e segunda lactação foram considerados. Amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros do modelo de Wood e das funções de produção derivadas desses parâmetros - pico de produção, tempo do pico de produção, persistência e produção total de leite - foram obtidas pelo algoritmo Gibbs Sampler. As inferências foram feitas em cada população e os resultados mostraram diferenças na taxa de decréscimo da produção após o pico e na persistência, indicando maior produção nos animais de segunda lactação. Realizou-se um estudo de simulação de dados para avaliar o método Bayesiano sob diferentes estruturas de matrizes de covariâncias dos parâmetros. Os resultados desse estudo indicam que o método é eficiente no estudo das curvas de lactação quando a matriz de covariância apresenta alta correlação dos parâmetros.info:eu-repo/semantics/openAccessEmbrapa Secretaria de Pesquisa e DesenvolvimentoPesquisa Agropecuária BrasileiraPesquisa Agropecuária Brasileira v.40 n.1 20052005-01-01info:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2005000100004pt10.1590/S0100-204X2005000100004
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