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Título: Curvas de crescimento difásicas de fêmeas hereford com erros auto-regressivos e heterogeneidade de variâncias
Título(s) alternativo(s): Difasic growth curves of hereford females with auto-regressive errors and heterogenety of variances
Autor : Mendes, Patrícia Neves
Primeiro orientador: Muniz, Joel Augusto
Primeiro membro da banca: Morais, Augusto Ramalho de
Veiga, Ruben Delly
Vieira Neto, João
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Palavras-chave: Curvas de crescimento
Modelos não-lineares
Erros auto-regressivos
Heterogeneidade de variâncias
Raça Hereford
Growth curves
Models non-linear
Errors auto-regressive
Heterogenety of variances
Hereford race
Data da publicação: 9-Set-2014
Referência: MENDES, P. N. Curvas de crescimento difásicas de fêmeas hereford com erros auto-regressivos e heterogeneidade de variância. 2007. 84 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2007.
Resumo: No presente estudo foram ajustados os modelos de crescimento não-linear logístico difásico e Gompertz difásico, ambos ponderados pelo inverso da variância, com três diferentes estruturas de erros: erros independentes (EI), auto-regressivos de primeira ordem (AR (1)) e auto-regressivo de segunda ordem (AR (2)) a dados de peso-idade de 55 fêmeas da raça Hereford, criadas na região de Bagé, RS, avaliadas desde o nascimento até 675 dias de idade. O objetivo do estudo é comparar estas funções e modelar a estrutura de erros inerente a cada ajuste. A estimação dos parâmetros para modelos de regressão não-linear foi feita pelo processo iterativo de Gauss-Newton, utilizando-se o procedimento model do Software Statistical Analysis System (SAS). Foram obtidos ajustes médios e individuais para os animais em estudo. A comparação entre os modelos foi realizada com base na interpretação biológica dos parâmetros e nos avaliadores de qualidade de ajuste (coeficiente de determinação ajustado, teste de Durbin-Watson, desvio padrão residual, número de iterações), além do critério de informação de Akaike (AIC) e do teste F para comparação de modelos. Ambas as funções estudadas, embora tenham mostrado um bom ajuste aos dados, tendem a subestimar o peso adulto do animal, exceto quando se considera a estrutura de erros AR (2). Os ajustes individuais foram mais precisos que os ajustes médios, embora os últimos tenham necessitado de um número menor de iterações até alcançarem a convergência
In the present study, the models of non-linear Difasic Logistic and Difasic Gompertz were adjusted, both weighed by the inverse of the variance with three different errors structures: independent errors (IE), first-class auto-regressive (AR (1)) and second-class auto-regressive (AR (2)) to weight-age data of 55 females of the Hereford race, raised in the Bagé region, RS, Brazil, evaluated since birth till 675 days old. The study objective is to compare these functions and shape the errors structure inherent to each adjustment. The Gauss-Newton interactive process made the esteem of the parameters to non-linear regression models. For this, it was used the model procedure of the Software Statistical Analysis System (SAS). Average and individual adjustments had been gotten for the animals in study. The comparison between the models was carried out through on the biological interpretation basis of the parameters and in the adjustment of quality appraisers (adjusted determination coefficient, Durbin-Watson test, residual standard desviation, iterations number), beyond the Akaike information criteria (AIC) and the F test to model comparison. Both studied functions, although showed good data adjustment, tend to sub estimate the adult animal weight, except when the errors structure AR (2) is considered. The individual adjustments were more accurate then the average adjustments, although the last ones needed less number of iterations till they reach convergence.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3634
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções:DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)



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