Modelos de crescimento animal para dados irregulares

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Cassiano, Fernando Ribeiro
Orientador(a): Sáfadi, Thelma
Banca de defesa: Morais, Augusto Ramalho de, Ferreira, Daniel Furtado, Nogueira, Denismar Alves
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DEX - Departamento de Ciências Exatas
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
Modelos de crescimento
Erros irregulares
Modelos autorregressivos
Growth models
Irregular errors
Autorregressive models
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/4292
Resumo: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Mestre.
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spelling 2014-10-02T21:44:37Z2014-10-02T21:44:37Z20142014-02-19CASSIANO, F. R. Modelos de crescimento animal para dados irregulares. 2014. 52 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.https://repositorio.ufla.br/handle/1/4292Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Mestre.Fundação de Amparo à Pesquisa do estado de Minas Gerais (FAPEMIG)Estatística e Experimentação AgropecuáriaStudying animal growth aids in defining important points over its life, as well as to trace management strategies in a way in which the sale and slaughter periods be defined with more precision. The use of non-linear curves to model growth has been very frequent in literature. Such functions generally provide good data adjustment, its parameters are biologically interpretable and, normally, presents less parameters than the linear functions in regard to growth modeling. The residue structure, however, in a large portion of the cases, is not adequately considered, since, in some situations, the data are obtained at irregular periods, that is, in periods which are not equally spaced. The models were adjusted for the average weight of 160 animals of the Hereford breed, considering regular (AR(1)) and irregular (IS-AR(1)) first order autoregressive residues. The growth models used in this study were the Logistic, Gompertz and Von Bertalanffy. A new patterning of the IS-AR(1) model was presented; after the estimation of the parameters in each case (regular and irregular) the models were compared through the Akaike information criteria and through the square sum of the residues. The parameter values of the models with the best adjustments were used in data simulation. From the simulation, size 100 samples were successively removed, and the models were newly adjusted and compared. It was verified that to consider the irregular autoregressive structure improved the quality of the model adjustment in practically all cases.O estudo do crescimento animal ajuda a definir pontos importantes ao longo da sua vida e também a traçar estratégias de manejo de maneira que as épocas de venda ou abate sejam definidas com mais precisão. A utilização de curvas não lineares para modelar o crescimento tem sido muito frequente na literatura. Tais funções geralmente fornecem um bom ajuste aos dados, seus parâmetros são interpretáveis biologicamente e normalmente têm menos parâmetros que as funções lineares no que se refere à modelagem do crescimento. A estrutura dos resíduos, no entanto, em grande parte dos casos não é considerada de maneira adequada, já que em algumas situações os dados são obtidos em tempos irregulares, ou seja, em tempos que não são igualmente espaçados. Ajustou-se modelos para o peso médio de 160 animais da raça hereford considerando resíduos autorregressivos de primeira ordem regulares (AR(1)) e irregulares (IS-AR(1)). Os modelos de crescimento utilizados neste estudo foram o Logístico, o Gompertz e o Von Bertalanffy. Uma nova parametrização do modelo IS-AR(1) foi apresentada; após a estimação dos parâmetros em cada um dos casos (regular e irregular) os modelos foram comparados por meio do critério de informação de Akaike e também da soma de quadrados dos resíduos. Os valores dos parâmetros dos modelos de melhor ajuste foram utilizados para fazer simulação de dados. Da simulação foram retiradas, sucessivamente, amostras de tamanho 100 e então os modelos foram novamente ajustados e comparados. Verificou-se que considerar a estrutura autorregressiva irregular melhorou a qualidade do ajuste dos modelos em praticamente todos os casos.UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEX - Departamento de Ciências ExatasUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOModelos de crescimentoErros irregularesModelos autorregressivosGrowth modelsIrregular errorsAutorregressive modelsModelos de crescimento animal para dados irregularesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSáfadi, ThelmaMorais, Augusto Ramalho deFerreira, Daniel FurtadoNogueira, Denismar AlvesCassiano, Fernando Ribeiroinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Modelos de crescimento animal para dados irregulares.pdfDISSERTAÇÃO_Modelos de crescimento animal para dados irregulares.pdfapplication/pdf527676https://repositorio.ufla.br/bitstreams/197f2f15-57e8-468d-9353-636fb2ce1736/download4123e1a31631b0d2462eae300a0fdef5MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/8fda6167-e2ca-465e-86b2-576bffae19cc/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Modelos de crescimento animal para dados irregulares.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Modelos de crescimento animal para dados irregulares.pdf.txtExtracted texttext/plain70576https://repositorio.ufla.br/bitstreams/c5866a76-602c-4476-ad96-7104c7f86b22/download7c3a7e88d6491d4fa1d061de345a8972MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Modelos de crescimento animal para dados irregulares.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Modelos de crescimento animal para dados irregulares.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2643https://repositorio.ufla.br/bitstreams/0f28bed1-4e8c-4bde-ad61-5b43d4469629/download6bc19a685fa411c4eb248aad949f1cf0MD54falseAnonymousREAD1/42922025-08-05 17:14:07.067open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/4292https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-05T20:14:07Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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