Seleção e classificação multivariada de modelos de crescimento não lineares para bovinos Nelore / Selection and multivariate classification of nonlinear growth model for Nelore cattle
Silva, N. A. M; Lana, A. M. Q; Silva, F. F; Silveira, F. G; Bergmann, J. A. G; Silva, M. A; Toral, F. L. B.
Arq. bras. med. vet. zootec;
63(2): 364-371, abr. 2011. tab, ilus, graf
Artigo
em Português
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Resumo
Utilizou-se análise de agrupamento para classificar e selecionar modelos não lineares de crescimento de bovinos Nelore, tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Ajustaram-se 12 modelos não lineares. A qualidade de ajuste dos modelos foi medida pelo coeficiente de determinação (R²), quadrado médio do erro (QME), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), erro quadrático médio de predição (MEP) e coeficiente de determinação de predição (R²p). O modelo Brody foi o que apresentou o melhor ajuste para o conjunto de dados.(AU)This study aimed to evaluate cluster analysis in classifying and selecting non linear models to describe Nelore beef cattle growth based on different goodness of fit criteria tests. A total of 12 non linear models were evaluated based on the following criteria: the determination coefficient (R²), error mean square (QME), Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), mean quadratic error of prediction (MEP) and predicted determination coefficient (R²p). The Brody model showed the best adjustment for the data set.(AU)
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