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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4292

Title: Modelos de crescimento animal para dados irregulares
???metadata.dc.creator???: Cassiano, Fernando Ribeiro
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Sáfadi, Thelma
???metadata.dc.contributor.referee1???: Morais, Augusto Ramalho de
Ferreira, Daniel Furtado
Nogueira, Denismar Alves
???metadata.dc.description.concentration???: Estatística e Experimentação Agropecuária
Keywords: Modelos de crescimento
Erros irregulares
Modelos autorregressivos
Growth models
Irregular errors
Autorregressive models
???metadata.dc.date.submitted???: 19-Feb-2014
Issue Date: 2014
???metadata.dc.description.sponsorship???: Fundação de Amparo à Pesquisa do estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Citation: CASSIANO, F. R. Modelos de crescimento animal para dados irregulares. 2014. 52 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.
???metadata.dc.description.resumo???: O estudo do crescimento animal ajuda a definir pontos importantes ao longo da sua vida e também a traçar estratégias de manejo de maneira que as épocas de venda ou abate sejam definidas com mais precisão. A utilização de curvas não lineares para modelar o crescimento tem sido muito frequente na literatura. Tais funções geralmente fornecem um bom ajuste aos dados, seus parâmetros são interpretáveis biologicamente e normalmente têm menos parâmetros que as funções lineares no que se refere à modelagem do crescimento. A estrutura dos resíduos, no entanto, em grande parte dos casos não é considerada de maneira adequada, já que em algumas situações os dados são obtidos em tempos irregulares, ou seja, em tempos que não são igualmente espaçados. Ajustou-se modelos para o peso médio de 160 animais da raça hereford considerando resíduos autorregressivos de primeira ordem regulares (AR(1)) e irregulares (IS-AR(1)). Os modelos de crescimento utilizados neste estudo foram o Logístico, o Gompertz e o Von Bertalanffy. Uma nova parametrização do modelo IS-AR(1) foi apresentada; após a estimação dos parâmetros em cada um dos casos (regular e irregular) os modelos foram comparados por meio do critério de informação de Akaike e também da soma de quadrados dos resíduos. Os valores dos parâmetros dos modelos de melhor ajuste foram utilizados para fazer simulação de dados. Da simulação foram retiradas, sucessivamente, amostras de tamanho 100 e então os modelos foram novamente ajustados e comparados. Verificou-se que considerar a estrutura autorregressiva irregular melhorou a qualidade do ajuste dos modelos em praticamente todos os casos.
Studying animal growth aids in defining important points over its life, as well as to trace management strategies in a way in which the sale and slaughter periods be defined with more precision. The use of non-linear curves to model growth has been very frequent in literature. Such functions generally provide good data adjustment, its parameters are biologically interpretable and, normally, presents less parameters than the linear functions in regard to growth modeling. The residue structure, however, in a large portion of the cases, is not adequately considered, since, in some situations, the data are obtained at irregular periods, that is, in periods which are not equally spaced. The models were adjusted for the average weight of 160 animals of the Hereford breed, considering regular (AR(1)) and irregular (IS-AR(1)) first order autoregressive residues. The growth models used in this study were the Logistic, Gompertz and Von Bertalanffy. A new patterning of the IS-AR(1) model was presented; after the estimation of the parameters in each case (regular and irregular) the models were compared through the Akaike information criteria and through the square sum of the residues. The parameter values of the models with the best adjustments were used in data simulation. From the simulation, size 100 samples were successively removed, and the models were newly adjusted and compared. It was verified that to consider the irregular autoregressive structure improved the quality of the model adjustment in practically all cases.
Description: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Mestre.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4292
Publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
???metadata.dc.language???: pt_BR
Appears in Collections:DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)

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