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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
25/02/2013 |
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Data da última atualização: |
01/03/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Software |
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Autoria: |
IDE, F. H.; VISOLI, M. C.; YAMAGISHI, M. E. B.; VACARI, I.; SANTOS, A. D. dos; QUEIROS, L. R.; COSTA, I. R. S.; JOSE, S. C. B. R.; PÁDUA, J. G. |
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Afiliação: |
FÁBIO HITOSHI IDE, CNPTIA; MARCOS CEZAR VISOLI, CNPTIA; MICHEL EDUARDO BELEZA YAMAGISHI, CNPTIA; ISAQUE VACARI, CNPTIA; ADRIANA DELFINO DOS SANTOS, CNPTIA; LEONARDO RIBEIRO QUEIROS, CNPTIA; IVO ROBERTO SIAS COSTA, CENARGEN; SOLANGE CARVALHO BARRIOS ROVERI JOSÉ, CENARGEN; JULIANO GOMES PÁDUA, CENARGEN. |
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Título: |
Alelo - Gestor Integrado de Recursos Genéticos - Processo de Incorporação de Germoplasma Semente à coleção Colbase. Versão 0.32. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2012. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Alelo módulo Gestor (alelo-gestor-web-1.0.0-SNAPSHOT.war). Guia de Instalação e Configuração (GerenciaConfiguracaoAmbienteHomologacao.odt). |
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Palavras-Chave: |
Recursos genéticos. |
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Thesagro: |
Germoplasma. |
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Thesaurus Nal: |
Computer software; Genetic resources; Germplasm. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
02/05/2005 |
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Data da última atualização: |
02/08/2018 |
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Autoria: |
SILVA, F. F. e; MUNIZ, J. A.; AQUINO, L. H. de; SÁFADI, T. |
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Afiliação: |
Fabyano Fonseca e Silva, Universidade Federal de Lavras - Ufla/Departamento de Ciências Exatas; Joel Augusto Muniz, Universidade Federal de Lavras - Ufla/Departamento de Ciências Exatas; Luiz Henrique de Aquino, Universidade Federal de Lavras - Ufla/Departamento de Ciências Exatas; Thelma Sáfad, Universidade Federal de Lavras - Ufla/Departamento de Ciências Exatas. |
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Título: |
Abordagem Bayesiana da curva de lactação de cabras Saanen de primeira e segunda ordem de parto. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 40, n. 1, p. 27-33, jan. 2005 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Bayesian approach in the lactation curve of Saanen goats from first and second calving orders. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi utilizar o método Bayesiano no ajuste do modelo de Wood a dados de produção de leite de cabras da raça Saanen. Dois grupos de animais da primeira e segunda lactação foram considerados. Amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros do modelo de Wood e das funções de produção derivadas desses parâmetros - pico de produção, tempo do pico de produção, persistência e produção total de leite - foram obtidas pelo algoritmo Gibbs Sampler. As inferências foram feitas em cada população e os resultados mostraram diferenças na taxa de decréscimo da produção após o pico e na persistência, indicando maior produção nos animais de segunda lactação. Realizou-se um estudo de simulação de dados para avaliar o método Bayesiano sob diferentes estruturas de matrizes de covariâncias dos parâmetros. Os resultados desse estudo indicam que o método é eficiente no estudo das curvas de lactação quando a matriz de covariância apresenta alta correlação dos parâmetros. |
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Palavras-Chave: |
covariance matrix; dairy production; Gibbs Sampler; matriz de covariância; produção de leite. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/107919/1/Abordagem.pdf
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Marc: |
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520 $aO objetivo deste trabalho foi utilizar o método Bayesiano no ajuste do modelo de Wood a dados de produção de leite de cabras da raça Saanen. Dois grupos de animais da primeira e segunda lactação foram considerados. Amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros do modelo de Wood e das funções de produção derivadas desses parâmetros - pico de produção, tempo do pico de produção, persistência e produção total de leite - foram obtidas pelo algoritmo Gibbs Sampler. As inferências foram feitas em cada população e os resultados mostraram diferenças na taxa de decréscimo da produção após o pico e na persistência, indicando maior produção nos animais de segunda lactação. Realizou-se um estudo de simulação de dados para avaliar o método Bayesiano sob diferentes estruturas de matrizes de covariâncias dos parâmetros. Os resultados desse estudo indicam que o método é eficiente no estudo das curvas de lactação quando a matriz de covariância apresenta alta correlação dos parâmetros.
653 $acovariance matrix
653 $adairy production
653 $aGibbs Sampler
653 $amatriz de covariância
653 $aprodução de leite
700 1 $aMUNIZ, J. A.
700 1 $aAQUINO, L. H. de
700 1 $aSÁFADI, T.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 40, n. 1, p. 27-33, jan. 2005
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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