1. RI UFLA
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  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRodrigues, Adriano-
dc.date.accessioned2014-09-19T21:39:06Z-
dc.date.available2014-09-19T21:39:06Z-
dc.date.issued2014-09-19-
dc.date.submitted2010-07-23-
dc.identifier.citationRODRIGUES, A. Utilização da regressão isotônica em estudos de curvas de crescimento. 2010. 92 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3817-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectAnálise de regressãopt_BR
dc.subjectModelo não linearpt_BR
dc.subjectTransformação de dadospt_BR
dc.subjectIsotonic regressionpt_BR
dc.subjectNonlinear modelpt_BR
dc.subjectGrowth curvept_BR
dc.titleUtilização da regressão isotônica em estudos de curvas de crescimentopt_BR
dc.title.alternativeUse of isotonic regression studies in growth curvespt_BR
dc.typetesept_BR
dc.contributor.advisor-coSilva, Fabyano Fonseca e-
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Chaves, Lucas Monteiro-
dc.contributor.referee1Morais, Augusto Ramalho de-
dc.contributor.referee1Muniz, Joel Augusto-
dc.contributor.referee1Pereira, Idalmo Garcia-
dc.description.resumoModels of non-linear regression have proved adequate to describe growth curves of domestic animals of zootechnical interest, since they have parameters that can be interpreted biologically. These models are fitted to weight-age data by means of iterative algorithms such as Gauss-Newton. A problem often reported is no convergence of this algorithm in the presence of oscillations in the expected path of the curve, widely characterized by an abrupt weight loss of animals due to the influence of environmental effects such as lack nutrients and / or presence of disease. Thus, it is necessary to develop estimation procedures that address this fact, and that somehow consider the naturalness of the expected response in the experiments in question. In some studies involving model adjustments to the dose-response data, the isotonic regression technique was used successfully, as has been characterized as an appropriate way of processing data in situations where the observed curves do not match those expected. The aim of this study was to propose a methodology for processing data via isotonic regression analysis, for studies of growth curves whose data have disorders characterized by decreased body weight at certain ages. Besides investigating the efficacy of the method based on isotonic regression in relation to increased convergence and the quality of the fit of the model aimed to also propose an iterative procedure isotonization whose aim was to obtain an optimal transformation for the data. All mentioned methods were evaluated using a Monte Carlo simulation study and applied to real data of growth curves of bovine Guzera. Through the simulation study data was verified that the methodologies adopted isotonization resulted in higher percentages of convergence and smaller mean squared errors (MSE) for the parameters of the models Logistic, Gompertz and Von Bertalanffy. The application of these methodologies to real data of weight-age Guzera cattle also gave good results, which are more evident when considering the setting Logistic model, which was suitable to describe the growth of animals because of the high percentage Convergence (100%) and good quality of fit, measured by mean square error (MSE) and coefficient of determination (R2).pt_BR
dc.description.resumoModelos de regressão não-linear têm se mostrado adequados para descrever curvas de crescimento de animais domésticos de interesse Zootécnico, pois apresentam parâmetros que podem ser interpretados biologicamente. Estes modelos são ajustados a dados de peso-idade por meio de algoritmos iterativos, como o de Gauss-Newton. Um problema frequentemente relatado é não convergência deste algoritmo na presença de oscilações na trajetória esperada da curva, caracterizadas muitas vezes por uma perda de peso abrupta dos animais decorrente da influencia de efeitos ambientais como pouca disponibilidade de forragens e/ou presença de enfermidades. Assim, faz-se necessário o desenvolvimento de procedimentos de estimação que contemplem tal fato, e que de alguma forma considerem a naturalidade da resposta esperada nos experimentos em questão. Em alguns estudos envolvendo ajuste de modelos a dados de dose-resposta, a técnica de regressão isotônica foi usada com sucesso, pois se caracterizou como uma forma apropriada de transformação de dados em situações nas quais as curvas observadas não correspondem as esperadas. O objetivo do presente trabalho foi propor uma metodologia de transformação de dados, via análise de regressão isotônica, para estudos de curvas de crescimento cujos dados apresentam distúrbios caracterizados por decréscimos de pesos em determinadas faixas de idades. Além de investigar a eficiência da metodologia baseada em regressão isotônica em relação ao aumento da convergência e da qualidade do ajuste do modelo, objetivou-se também propor um procedimento iterativo de isotonização cujo intuito foi obter uma transformação ótima para os dados. Todas as metodologias mencionadas foram avaliadas por meio de um estudo de simulação Monte Carlo e aplicadas a dados reais de curvas de crescimento de bovinos da raça Guzerá. Por meio do estudo de simulação de dados foi possível verificar que as metodologias de isotonização adotados resultaram em maiores porcentagens de convergência e menores erros quadráticos médios (EQM) para os parâmetros dos modelos Logísticos, Von Bertalanffy e Gompertz. A aplicação destas metodologias a dados reais de peso-idade de bovinos da raça Guzerá também propiciou bons resultados, sendo estes mais evidentes ao se considerar o ajuste do modelo Logístico, o qual foi o mais adequado para descrever o crescimento dos animais por apresentar alta porcentagem de convergência (100%) e boa qualidade de ajuste, medida por meio do quadrado médio do erro (QME) e do coeficiente de determinação (R2).pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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