Classificação multivariada de modelos de crescimento para grupos genéticos de ovinos de corte
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, objetivouse aplicar o teste de identidade de modelos para identificar o grupo genético com maior eficiência de crescimento. Foram realizados ajustes individuais para cada animal, consideraramse 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.
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
UFBA - Universidade Federal da Bahia
2012
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| Online Access: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1519-99402012000100006 |
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