Seleção e classificação multivariada de modelos de crescimento não lineares para bovinos Nelore

• Main Authors: N.A.M. Silva, A.M.Q. Lana, F.F Silva, F.G. Silveira, J.A.G. Bergmann, M.A. Silva, F.L.B. Toral
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade Federal de Minas Gerais 2011-04-01
• Series: Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia
• Subjects: bovino; Nelore; análise multivariada; modelo não linear
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-09352011000200014&lng=en&tlng=en
• ISSN: 1678-4162

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.