Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia (Feb 2016)

Seleção e classificação multivariada de modelos não lineares para frangos de corte

  • R.C. Veloso,
  • L.K. Winkelstroter,
  • M.T.P. Silva,
  • A.V. Pires,
  • R.A. Torres Filho,
  • S.R.F. Pinheiro,
  • L.S. Costa,
  • J.M. Amaral

DOI
https://doi.org/10.1590/1678-4162-7894
Journal volume & issue
Vol. 68, no. 1
pp. 191 – 200

Abstract

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Objetivou-se com este estudo utilizar a técnica de análise de agrupamento para classificar modelos de regressão não lineares usados para descrever a curva de crescimento de frangos de corte, levando em consideração os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Para tanto, utilizaram-se dados de peso corporal e idade dos seguintes grupos genéticos de frangos de corte: Cobb500, Hubbard Flex e Ross308, de ambos os sexos, constituindo, assim, seis classes. Foram ajustados 10 modelos não lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado, pelos critérios de informação de Akaike e bayesiano, pelo quadrado médio do erro e pelo índice assintótico. A análise de agrupamento indicou os modelos logístico, Michaelis-Menten, Michaelis-Menten modificado e von Bertalanffy como os mais adequados à descrição das curvas de crescimento das seis classes estudadas.

Keywords