|
|
| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Caprinos e Ovinos. Para informações adicionais entre em contato com cnpc.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Caprinos e Ovinos. |
Data corrente: |
02/05/2012 |
Data da última atualização: |
11/06/2024 |
Autoria: |
SILVEIRA, F. G. da; SILVA, F. F. e; CARNEIRO, P. L. S.; MALHADO, C. H. M. |
Título: |
Classificação multivariada de modelos de crescimento para grupos genéticos de ovinos de corte. |
Ano de publicação: |
2012 |
Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Saúde e Produção Animal, v. 13, n. 1, p. 62-73, jan./mar. 2012. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Resumo - Objetivou-se com a realização deste trabalho, principalmente, utilizar a análise de agrupamento para classificar modelos de crescimento não-lineares tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste ao considerar dados dos seguintes grupos genéticos de ovinos de corte: Dorper x Morada Nova, Dorper x Rabo Largo e Dorper x Santa Inês. Após a indicação do modelo comum adequado aos três grupos, objetivou-se aplicar o teste de identidade de modelos para identificar o grupo genético com maior eficiência de crescimento. Foram realizados ajustes individuais para cada animal, consideraram-se 12 modelos não-lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado, critério de informação de Akaike, critério de informação Bayesiano, erro quadrático médio de predição, coeficiente de determinação de predição e percentual de convergência. A análise de agrupamento permitiu indicar o modelo von Bertalanffy como o mais adequado para descrever as curvas de crescimento dos três grupos genéticos considerados. De acordo com testes de identidade de modelos, o grupo genético Dorper x Santa Inês foi o que apresentou maior peso adulto, portanto, este, o mais recomendado para exploração de carne. [Multivariate classification of growth models for lambs genetic groups]. Abstract: The main objective of this work was to use the cluster analysis in order to classify nonlinear growth models in relation to different quality fit evaluators when data from the following lambs genetic groups were utilized: Dorper x Morada Nova, Dorper x Rabo Largo e Dorper x Santa Inês. After the choice of the best model, it was also aimed to apply the identity model test in order to identify the most efficient genetic group. The proposed methodology was applied to data of all animals from each group regarding twelve nonlinear models, whose fit quality was measured by determination coefficient, Akaike information criterion, Bayesian information criterion, mean quadratic error of prediction, predicted determination coefficient and convergence percentual. The cluster analysis indicated the von Bertalanffy as the best model for the three data sets. The model identity tests revealed that the Dorper x Santa Inês group presented higher adult weight, therefore this group is recommend for meat production. MenosResumo - Objetivou-se com a realização deste trabalho, principalmente, utilizar a análise de agrupamento para classificar modelos de crescimento não-lineares tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste ao considerar dados dos seguintes grupos genéticos de ovinos de corte: Dorper x Morada Nova, Dorper x Rabo Largo e Dorper x Santa Inês. Após a indicação do modelo comum adequado aos três grupos, objetivou-se aplicar o teste de identidade de modelos para identificar o grupo genético com maior eficiência de crescimento. Foram realizados ajustes individuais para cada animal, consideraram-se 12 modelos não-lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado, critério de informação de Akaike, critério de informação Bayesiano, erro quadrático médio de predição, coeficiente de determinação de predição e percentual de convergência. A análise de agrupamento permitiu indicar o modelo von Bertalanffy como o mais adequado para descrever as curvas de crescimento dos três grupos genéticos considerados. De acordo com testes de identidade de modelos, o grupo genético Dorper x Santa Inês foi o que apresentou maior peso adulto, portanto, este, o mais recomendado para exploração de carne. [Multivariate classification of growth models for lambs genetic groups]. Abstract: The main objective of this work was to use the cluster analysis in order to classify nonlinear growth models in relation to different quality fit evaluators wh... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Análise de agrupamento; Regressão não linear; Teste de identidade demodelos. |
Thesagro: |
Ovino. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 03074naa a2200205 a 4500 001 1923477 005 2024-06-11 008 2012 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSILVEIRA, F. G. da 245 $aClassificação multivariada de modelos de crescimento para grupos genéticos de ovinos de corte.$h[electronic resource] 260 $c2012 520 $aResumo - Objetivou-se com a realização deste trabalho, principalmente, utilizar a análise de agrupamento para classificar modelos de crescimento não-lineares tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste ao considerar dados dos seguintes grupos genéticos de ovinos de corte: Dorper x Morada Nova, Dorper x Rabo Largo e Dorper x Santa Inês. Após a indicação do modelo comum adequado aos três grupos, objetivou-se aplicar o teste de identidade de modelos para identificar o grupo genético com maior eficiência de crescimento. Foram realizados ajustes individuais para cada animal, consideraram-se 12 modelos não-lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado, critério de informação de Akaike, critério de informação Bayesiano, erro quadrático médio de predição, coeficiente de determinação de predição e percentual de convergência. A análise de agrupamento permitiu indicar o modelo von Bertalanffy como o mais adequado para descrever as curvas de crescimento dos três grupos genéticos considerados. De acordo com testes de identidade de modelos, o grupo genético Dorper x Santa Inês foi o que apresentou maior peso adulto, portanto, este, o mais recomendado para exploração de carne. [Multivariate classification of growth models for lambs genetic groups]. Abstract: The main objective of this work was to use the cluster analysis in order to classify nonlinear growth models in relation to different quality fit evaluators when data from the following lambs genetic groups were utilized: Dorper x Morada Nova, Dorper x Rabo Largo e Dorper x Santa Inês. After the choice of the best model, it was also aimed to apply the identity model test in order to identify the most efficient genetic group. The proposed methodology was applied to data of all animals from each group regarding twelve nonlinear models, whose fit quality was measured by determination coefficient, Akaike information criterion, Bayesian information criterion, mean quadratic error of prediction, predicted determination coefficient and convergence percentual. The cluster analysis indicated the von Bertalanffy as the best model for the three data sets. The model identity tests revealed that the Dorper x Santa Inês group presented higher adult weight, therefore this group is recommend for meat production. 650 $aOvino 653 $aAnálise de agrupamento 653 $aRegressão não linear 653 $aTeste de identidade demodelos 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aCARNEIRO, P. L. S. 700 1 $aMALHADO, C. H. M. 773 $tRevista Brasileira de Saúde e Produção Animal$gv. 13, n. 1, p. 62-73, jan./mar. 2012.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Caprinos e Ovinos (CNPC) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registros recuperados : 60 | |
1. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Análise estatística da interação genótipo x ambientes e normas de reação. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 369-394.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
2. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Modelos lineares generalizados e dados categóricos. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 559-594.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
3. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Análise de sobrevivência e dados censurados. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 595-626.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
4. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Análise estatística de dados longitudinais. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 312-368.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
10. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Inferência bayesiana. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 449-503.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
14. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Seleção genômica. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência Bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 627-768.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
15. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Softwares ASREML e R. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 769-807.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
16. | | SANTOS, V. S. dos; MARTINS FILHO, S.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de. Uma aplicação do modelo de sobrevivência de Cox na seleção genômica ampla de suínos. Revista Matemática e Estatística em foco, v. 1, n. 2, 2013. Edição especial dos anais do Encontro Mineiro de Estatística, 12., 2013, Uberlândia. Resumo.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
17. | | MORAES, W. B.; MAFFIA, L. A.; SANTOS, A. F. dos; SILVA, F. F. E.; FILHO, S. M. Análise bayesiana em modelos de crescimento para comparar estratégias de controle da ferrugem do álamo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FITOPATOLOGIA, 46.; REUNIÃO BRASILEIRA DE CONTROLE BIOLÓGICO, 11., 2013, Ouro Preto. CBfito sustentável. Ouro Preto: UFV, 2013. 1 CD-ROM. Resumo: 126-1.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
20. | | SUELA, M. M.; LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e. Combined index of genomic prediction methods applied to productivity traits in rice. Ciência Rural, Santa Maria, v. 49, n. 6, e20181008, June 2019. 9 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
Registros recuperados : 60 | |
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|