Seleção e classificação multivariada de modelos de crescimento não lineares para bovinos Nelore
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 d...
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Universidade Federal de Minas Gerais
2011-04-01
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doaj-0c903b376e6240919d3499f151075e7d2020-11-25T02:43:59ZengUniversidade Federal de Minas GeraisArquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia1678-41622011-04-0163236437110.1590/S0102-09352011000200014S0102-09352011000200014Seleção e classificação multivariada de modelos de crescimento não lineares para bovinos NeloreN.A.M. Silva0A.M.Q. Lana1F.F Silva2F.G. Silveira3J.A.G. Bergmann4M.A. Silva5F.L.B. Toral6Universidade Federal de Minas GeraisUniversidade Federal de Minas GeraisUniversidade Federal de ViçosaUniversidade Federal de ViçosaUniversidade Federal de Minas GeraisUniversidade Federal de Minas GeraisUniversidade Federal de Minas GeraisUtilizou-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.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-09352011000200014&lng=en&tlng=enbovinoNeloreanálise multivariadamodelo não linear |
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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 Seleção e classificação multivariada de modelos de crescimento não lineares para bovinos Nelore Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia bovino Nelore análise multivariada modelo não linear |
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2011-04-01 |
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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. |
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