02154naa a2200217 a 450000100080000000500110000800800410001910000170006024501000007726000090017750001120018652013820029865000250168065300260170565300270173165300320175870000190179070000170180970000190182677300910184520014692017-05-29       2014    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aROSSI, R. M.  aAnálise bayesiana univariada e bivariada para a conversão alimentar de suínos da raça Piau.  c2014  aTítulo em inglês: Univariate and bivariate Bayesian analysis for feed conversion of the Piau swine breed.  aO objetivo deste trabalho foi apresentar modelagens alternativas, uni e bivariadas, para avaliação da conversão alimentar (CA) de suínos da raça Piau, com uso de inferência bayesiana. Os efeitos de sexo e genótipo sobre a CA dos animais foram avaliados por meio de procedimentos de simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC) e de integração aproximada aninhada de Laplace (INLA). O modelo univariado foi avaliado com diferentes distribuições para o erro ? normal (gaussiana), t de Student, gama, log?normal e skew?normal ?, enquanto, para o modelo bivariado, considerou-se o erro normal. A distribuição skew?normal foi o modelo mais parcimonioso para inferir sobre a resposta direta (univariada) da CA aos efeitos de sexo e genótipo, os quais não foram significativos. O modelo bivariado foi capaz de identificar diferenças significativas no ganho de peso e no consumo de ração em níveis de significância não detectados pelo modelo univariado. Além disso, ele também foi capaz de detectar diferenças entre sexos, quando agrupados por genótipos NN (machos, 2,73±0,04; fêmeas, 2,68±0,04) e Nn (machos, 2,70±0,07; fêmeas, 2,64±0,07), e revelou maior acurácia e precisão nas inferências nutricionais. Em ambas as abordagens, o método bayesiano mostra-se flexível e eficiente para a avaliação do desempenho nutricional dos animais.  aMétodo estatístico  aAnálise multivariada  aDesempenho nutricional  aSindrome do estresse suíno1 aMARTINS, E. N.1 aLOPES, P. S.1 aSILVA, F. F. e  tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DFgv. 49, n. 10, p. 754-761, out. 2014.