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Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Utilização de modelos não lineares para a avaliação de curva de crescimento em ovinos
Author: Borges, Mylena Cristina Ribeiro
First Advisor: Silva, Natascha Almeida Marques da
First coorientator: Macedo Júnior, Gilberto de Lima
First member of the Committee: Raineri, Camila
Second member of the Committee: x, x
Summary: Tendo em vista o grande potencial de crescimento da ovinocultura no Brasil e a necessidade de melhorar os índices da produção no país, o objetivo deste trabalho ajustar dados de peso – idade de ovinos do setor Capim Branco, animais mestiços, com grau de sangue 5/8 Dorper, cruzamento com Santa Inês, a modelos de regressão não-linear e a partir das estimativas dos parâmetros do modelo e dos avaliadores de qualidade, indicar qual o melhor modelo para descrever o crescimento de ovinos. Os dados fornecidos foram de quatro experimentos, no período de 2016 a 2019. As pesagens foram realizadas de maneira irregular, variando a quantidade e os intervalos das pesagens e foram analisadas por ajustes individuais. Para a comparação do ajuste dos modelos e definição do mais adequado, foram utilizados os avaliadores de qualidade - coeficiente de determinação (R²), quadrado médio do erro (QME), percentagem de convergência (%conv) e a interpretabilidade biológica dos parâmetros. As análises foram rodadas no RStudio. Foram feitos ajustes individuais para os 70 animais para cada um dos modelos, Brody, Von Bertalanffy, Gompertz e Logístico. Para o parâmetro a e k, Logístico apresentou melhores resultados. Todos os modelos apresentaram bons resultados para QME e R². Na representação em curvas estimadas, o modelo Logístico se estabilizou quando os animais atingiram a maturidade sexual, e os outros modelos superestimaram esses valores. Logo, determinou-se que o modelo não linear Logístico foi o mais adequado, pois obteve a maior percentagem de convergência de dados (87,14%), alto valor de R² (0,97), baixo valor de QME (2,76), e valor assintótico adequado (48,09kg), não tendendo a superestimar o peso adulto.
Abstract: In view of the great growth potential of sheep farming in Brazil and the need to improve production rates in the country, the objective of this work is to adjust weight data - age of sheep from the Capim Branco sector, crossbred animals, with blood level 5/ 8 Dorper, crossing with Santa Inês, to non-linear regression models and from the estimates of the model parameters and the quality evaluators, indicate the best model to describe the growth of sheep. The data provided were from four experiments, from 2016 to 2019. Weighings were performed irregularly, varying the amount and intervals of weighing and were analyzed by individual adjustments. For the comparison of the fit of the models and definition of the most adequate, the quality evaluators were used - coefficient of determination (R²), mean square of error (QME), percentage of convergence (%conv) and the biological interpretability of the parameters. The analyzes were run in RStudio. Individual adjustments were made for the 70 animals for each of the models, Brody, Von Bertalanffy, Gompertz and Logistic. For the parameter a and k, Logistic presented better results. All models showed good results for QME and R². In the representation in estimated curves, the Logistic model stabilized when the animals reached sexual maturity, and the other models overestimated these values. Therefore, it was determined that the non-linear Logistic model was the most appropriate, as it obtained the highest percentage of data convergence (87.14%), high R² value (0.97), low QME value (2.76 ), and adequate asymptotic value (48.09kg), not tending to overestimate adult weight.
Keywords: Modelos de crescimento
Avaliadores de qualidade de ajuste
Raça Dorper
Growth models
Quality of fit raters
Dorper breed
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: BORGES, Mylena Cristina Ribeiro. Utilização de modelos não lineares para a avaliação de curva de crescimento em ovinos. 2022. 27 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34531
Date of defense: 30-Mar-2022
Appears in Collections:TCC - Zootecnia

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