Comparing non-linear mathematical models to describe growth of different animals / Avaliação comparativa de modelos matemáticos não lineares para descrever o crescimento animal
Teleken, Jhony Tiago; Galvão, Alessandro Cazonatto; Robazza, Weber da Silva.
Acta Sci. Anim. Sci.;
39(1): 73-81, jan.-mar. 2017. tab, graf, ilus
Artigo
em Inglês
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| ID: vti-691112
Resumo
The main objective of this study was to compare the goodness of fit of five non-linear growth models, i.e. Brody, Gompertz, Logistic, Richards and von Bertalanffy in different animals. It also aimed to evaluate the influence of the shape parameter on the growth curve. To accomplish this task, published growth data of 14 different groups of animals were used and four goodness of fit statistics were adopted: coefficient of determination (R2 ), root mean square error (RMSE), Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC). In general, the Richards growth equation provided better fits to experimental data than the other models. However, for some animals, different models exhibited better performance. It was obtained a possible interpretation for the shape parameter, in such a way that can provide useful insights to predict animal growth behavior.(AU)O principal objetivo deste estudo foi comparar a qualidade do ajuste de cinco modelos matemáticos recorrentemente utilizados na literatura para a descrição do ganho de peso animal. Ele também teve o objetivo de estudar a influência do parâmetro de forma sobre as curvas de crescimento. Os modelos de Brody, Gompertz, Logístico, von Bertalanffy e Richards, foram ajustados a dados experimentais de 14 grupos de animais diferentes. Como critério de qualidade de ajuste quatro índices estatísticos foram adotados: coeficiente de determinação (R2 ), raiz do quadrado médio do erro (RMSE) e os critérios de informação, Akaike (AIC) e Bayesian (BIC). Em geral, o modelo de Richards forneceu os melhores ajustes aos dados experimentais comparados aos demais modelos. No entanto, para alguns animais, diferentes modelos exibiram melhor desempenho. Foi possível obter uma possível interpretação para o significado do parâmetro de modo a fornecer ferramentas úteis para prever o comportamento do crescimento animal.(AU)
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