Modelo auto-regressivo para análise de experimentos com vacas em lactação - Crocci, Adalberto José (1984)
Os modelos usuais para análise de dados de produção de leite, como o switchback introduzido por LUCAS (1956) ou o delineamento em quadrado latino para os ensaios rotativos, pertencem à classe dos chamados experimentos em change-over, nos quais cada unidade experimental recebe uma seqüência de vários tratamentos em períodos sucessivos. Tais modelos apresentam uma estrutura e erros do tipo σ2I a custa, em geral, de um número excessivo de parâmetros. Neste trabalho é apresentado um modelo simplificado, denominado modelo auto-regressivo, no qual os erros apresentam uma distribuição probabilística que incorpora a clara correlação existente entre dados de um mesmo animal, com um menor número de parâmetros. Após estabelecido o modelo matemático auto-regressivo procede-se à estimação dos parâmetros pelo método dos mínimos quadrados generalizados, descrito dentre outros por RAO (1965), e através de ensaios em branco com dados reais de produção de leite, amostrados de urna considerada população finita, simulam-se efeitos aditivos de tratamentos objetivando comparar os modelos, no que se refere à sensibilidade do teste F para a detecção de tais efeitos. Para este estudo consideram-se três ensaios, escolhidos de forma a se ter uma desejável variação do número de graus de liberdade para o resíduo, e coerência com os casos mais comuns encontrados em aplicações práticas. Cada ensaio é analisado segundo os vários modelos considerando-se a existência ou não de efeitos de tratamentos, bem como diferentes valores do coeficiente de correlação linear entre períodos de observação, para o modelo auto-regressivo. Os resultados deste trabalho mostram que: (a) Existe uma boa adequação do modelo auto-regressivo às condições experimentais e que tal adequação piora com o aumento da discrepância entre o coeficiente de correlação linear usado e o exato; (b) O modelo auto-regressivo proposto como competidor do switchback ou do rotativo, tem maior sensibilidade para indicar diferenças entre efeitos de tratamentos, e tal sensibilidade e dependente do coeficiente de correlação linear entre períodos adotado; (c) A sensibilidade no modelo auto-regressivo é proporcional ao número de períodos adotado, indicando assim que tal modelo deve ser preferível com número máximo de períodos possível.