Análise de agrupamento na seleção de modelos de regressão não-lineares para curvas de crescimento de ovinos cruzados

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorSilveira, Fernanda Gomes da-
Autor(es): dc.creatorSilva, Fabyano Fonseca e-
Autor(es): dc.creatorCarneiro, Paulo Luiz Souza-
Autor(es): dc.creatorMalhado, Carlos Henrique Mendes-
Autor(es): dc.creatorMuniz, Joel Augusto-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:07:41Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:07:41Z-
Data de envio: dc.date.issued2019-12-11-
Data de envio: dc.date.issued2019-12-11-
Data de envio: dc.date.issued2011-04-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/38195-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1154901-
Descrição: dc.descriptionEste estudo teve como objetivo utilizar a análise de agrupamento para classificar modelos de regressão não-lineares usados para descrever a curva de crescimento de ovinos cruzados, tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Para tanto, utilizaram-se dados de peso-idade dos seguintes cruzamentos entre raças de ovinos de corte: Dorper x Morada Nova, Dorper x Rabo Largo e Dorper x Santa Inês. Após a indicação do melhor modelo, objetivou-se ainda aplicar a técnica de identidade de modelos a fim de identificar o cruzamento mais produtivo. Foram ajustados doze modelos não-lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado, critérios de informação de Akaike e Bayesiano, erro quadrático médio de predição e coeficiente de determinação de predição. A análise de agrupamento indicou o modelo Richards como o mais adequado para descrever as curvas de crescimento dos três grupos genéticos considerados, e os testes de identidade de modelos indicaram o cruzamento Dorper x Santa Inês como sendo o mais indicado para a pecuária local.-
Descrição: dc.descriptionEste estudo teve como objetivo utilizar a análise de agrupamento para classificar modelos de regressão não-lineares usados para descrever a curva de crescimento de ovinos cruzados, tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Para tanto, utilizaram-se dados de peso-idade dos seguintes cruzamentos entre raças de ovinos de corte: Dorper x Morada Nova, Dorper x Rabo Largo e Dorper x Santa Inês. Após a indicação do melhor modelo, objetivou-se ainda aplicar a técnica de identidade de modelos a fim de identificar o cruzamento mais produtivo. Foram ajustados doze modelos não-lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado, critérios de informação de Akaike e Bayesiano, erro quadrático médio de predição e coeficiente de determinação de predição. A análise de agrupamento indicou o modelo Richards como o mais adequado para descrever as curvas de crescimento dos três grupos genéticos considerados, e os testes de identidade de modelos indicaram o cruzamento Dorper x Santa Inês como sendo o mais indicado para a pecuária local.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Santa Maria-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/-
???dc.source???: dc.sourceCiência Rural-
Palavras-chave: dc.subjectClassificação multivariada-
Palavras-chave: dc.subjectIdentidade de modelos-
Palavras-chave: dc.subjectOvis aries-
Palavras-chave: dc.subjectRegressão não-linear-
Palavras-chave: dc.subjectMultivariate classification-
Palavras-chave: dc.subjectTemplate identity-
Palavras-chave: dc.subjectNonlinear regression-
Título: dc.titleAnálise de agrupamento na seleção de modelos de regressão não-lineares para curvas de crescimento de ovinos cruzados-
Título: dc.titleCluster analysis applied to nonlinear regression models selection to growth curves of crossed lambs-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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