Seleção e classificação multivariada de modelos de crescimento não lineares para bovinos Nelore / Selection and multivariate classification of nonlinear growth model for Nelore cattle
Arq. bras. med. vet. zootec
; 63(2): 364-371, abr. 2011. ilus, graf, tab
Artigo
em Português
| LILACS
| ID: lil-591128
Biblioteca responsável:
BR68.1
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.
ABSTRACT
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.
Texto completo:
Disponível
Coleções:
Bases de dados internacionais
Base de dados:
LILACS
Assunto principal:
Bovinos
/
Crescimento
Tipo de estudo:
Estudo prognóstico
Limite:
Animais
Idioma:
Português
Revista:
Arq. bras. med. vet. zootec
Assunto da revista:
Medicina Veterinária
Ano de publicação:
2011
Tipo de documento:
Artigo
País de afiliação:
Brasil
Instituição/País de afiliação:
Universidade Federal de Minas Gerais/BR
/
Universidade Federal de Viçosa/BR