Submitted by Jordan (jordanbiblio@gmail.com) on 2017-03-02T15:47:42Z
No. of bitstreams: 1
DISS_2015_Merik Rocha Silva.pdf: 906319 bytes, checksum: cdabe1d5bf2be64c1bdf695157237bfe (MD5) / Approved for entry into archive by Jordan (jordanbiblio@gmail.com) on 2017-03-03T11:59:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1
DISS_2015_Merik Rocha Silva.pdf: 906319 bytes, checksum: cdabe1d5bf2be64c1bdf695157237bfe (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-03T11:59:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1
DISS_2015_Merik Rocha Silva.pdf: 906319 bytes, checksum: cdabe1d5bf2be64c1bdf695157237bfe (MD5)
Previous issue date: 2015-03-20 / Objetivou-se avaliar modelos de regressão não linear utilizando as funções de Brody,
Gompertz, Logístico, Morgan-Mercer-Flodin (MMF), Richards e von Bertalanffy na análise e
interpretação da curva de crescimento de codornas de corte. Foram utilizados 30.410 registros
de peso corporal, mensurados aos 1, 7, 14, 21, 28, 35 e 42 dias de idade de codornas de corte
machos e fêmeas, participantes do Programa de Melhoramento Genético da Universidade
Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM). Os modelos foram utilizados sob o
enfoque de modelos fixos e também sob enfoque de modelos mistos. Dentre as funções
utilizadas a de Brody não convergiu satisfatoriamente. Considerando modelos fixos e com
base nos Critérios de Informação de Aikake (AIC) e Bayesiano (BIC) foi identificado o
modelo de Gompertz como mais ajustado. Ao considerar o peso corporal assintótico,
denominado parâmetro “A”; como aleatório, os modelos Gompertz, Logístico, MMF e von
Bertalanffy apresentaram redução nas estimativas de desvio-padrão residual e melhores
estimativas para AIC e BIC. Ao considerar o parâmetro “K” como aleatório, somente
Richards apresentou convergência; e nenhum dos modelos apresentou convergência tendo A e
K, simultaneamente como aleatórios. Entre os modelos mistos, Richards apresentou os
menores valores de AIC e BIC, porém com problemas na matriz Hessiana, que resultou na
estimação de parâmetros inutilizáveis, provavelmente devido a multicolinearidade entre
parâmetros. Assim, o uso de modelos não-lineares mistos provocou redução do viés de
predição com a redução do desvio-padrão residual, sendo o modelo MMF o mais apropriado
para a descrição da curva de crescimento das codornas de corte. / Non-linear regression models were evaluated with Brody, Gompertz, Logistic, MorganMercer-Flodin
(MMF), Richards and von Bertalanffy functions in the analysis and
interpretation of the growth curve for broiler quails. Further, 30,410 body weight registers
were used at 1, 7, 14, 21, 28, 35 and 42 days old of male and female quails for the Genetic
Improvement Program of the Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
(UFVJM). Models comprised fixed and mixed modalities. Brody function failed to converge
efficiently, whereas the Gompertz model proved to be the most adjusted when fixed models
based on Aikake (AIC) and Bayesian (BIC) Information Criteria were taken into
consideration. When the asymptotic body weight, called parameter A, is randomized, the
Gompertz, Logístico, MMF and von Bertalanffy models had a decrease in residual standard
deviation estimates and an increase for AIC and BIC. In the case of randomized parameter K,
only Richards function converged, whilst no model converged with A and K simultaneously
randomized. Richards had the lowest AIC and BIC rates among the mixed models, featuring
problems in the Hessian matrix resulting in the estimation of unusable parameters, perhaps
due to the multi-co-linearity among the parameters. Mixed non-linear models reduced
prediction bias when the residual standard deviation was reduced. The MMF model fitted best
to describe the growth curve of broiler quails.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:1/222 |
| Date | 20 March 2015 |
| Creators | Silva, Mérik Rocha |
| Contributors | Araújo, Cláudio Vieira de, Pires, Aldrin Vieira, Araújo, Cláudio Vieira de, Pires, Aldrin Vieira, Paula, Nelcino Francisco de, Paula, Edson Junior Heitor de |
| Publisher | Universidade Federal de Mato Grosso, Programa de Pós-Graduação em Ciência Animal, UFMT CUC - Cuiabá, Brasil, Faculdade de Agronomia, Medicina Veterinária e Zootecnia (FAMEVZ) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFMT, instname:Universidade Federal de Mato Grosso, instacron:UFMT |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0826 seconds