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Multivariate techniques in the analysis of carcass traits of Morada Nova breed sheep / Aplicação de técnicas multivariadas em características de carcaça de ovinos da raça Morada Nova

Guedes, Déborah Galvão Peixôto; Ribeiro, Maria Norma; Carvalho, Francisco Fernando Ramos de.
Ci. Rural; 48(9): e20170746, 2018. tab
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: vti-736474

Resumo

This study aimed to use multivariate techniques of principal component analysis and canonical discriminant analysis in a data set from Morada Nova sheep carcass to reduce the dimensions of the original data set, identify variables with the best discriminatory power among the treatments, and quantify the association between biometric and performance traits. The principal components obtained were efficient in reducing the total variation accumulated in 19 original variables correlated to five linear combinations, which explained 80% of the total variation present in the original variables. The first two principal components together accounted for 56.12% of the total variation of the evaluated variables. Eight variables were selected using the stepwise method. The first three canonical variables were significant, explaining 92.25% of the total variation. The first canonical variable showed a canonical correlation coefficient of 0.94, indicating a strong association between biometric traits and animal performance. Slaughter weight and hind width were selected because these variables presented the highest discriminatory power among all treatments, based on standard canonical coefficients.(AU)
Este estudo teve o objetivo de aplicar as técnicas multivariadas de componentes principais e discriminante canônica em um conjunto de dados de carcaça de ovinos da raça Morada Nova, a fim de reduzir a dimensionalidade do conjunto de variáveis originais, identificar quais as variáveis com o melhor poder discriminatório entre os tratamentos, além de quantificar a associação entre características biométricas e de desempenho. Os componentes principais gerados foram eficientes em reduzir a variação total acumulada em 19 variáveis originais, correlacionadas para cinco combinações lineares, os quais explicaram 80% da variação total contida nas variáveis originais. Os dois primeiros componentes principais juntos explicam 56,12% da variação total das variáveis avaliadas. Oito variáveis foram selecionadas pelo método stepwise. As três primeiras variáveis canônicas foram significativas, explicando 92,25% da variação total. A primeira variável canônica apresentou o coeficiente de correlação canônica de 0,94, o que indica uma alta associação entre as características de medidas biométricas e de desempenho animal. O peso corporal ao abate e a largura de garupa foram as variáveis selecionadas por apresentar o mais alto poder discriminatório dos tratamentos, com base nos coeficientes canônicos padronizados.(AU)
Biblioteca responsável: BR68.1
Localização: BR68.1