Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/31771
Type: Tese
Title: Seleções de modelos de regressão não lineares e aplicação do algoritmo saem na avaliação genética do crescimento de bovinos Nelore
Authors: Natascha Almeida Marques da Silva
First Advisor: Ângela Maria Quintão Lana
First Referee: Martinho de Almeida e Silva
Second Referee: Fábio Luiz Buranelo Toral
Third Referee: Miguel Houri Neto
Abstract: O objetivo principal desse trabalho foi utilizar a análise de agrupamento para classificar e selecionar modelos não lineares de crescimento de bovinos Nelore tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Ajustaram-se 12 modelos não-lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação (R2), quadrado médio do erro (QME), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), erro quadrático médio de predição (MEP) e coeficiente de determinação de predição (R2p). O modelo Brody foi o que apresentou o melhor ajuste para o conjunto de dados.
Abstract: This study aimed to evaluate cluster analysis in classifing and selecting non linear models to describe Nellore beef cattle growth based on different goodness of fit criteria tests. A total of 12 non linear models were evaluated based on the following criteria::determination coefficient (R2), error mean square (QME), Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), mean quadratic error of prediction (MEP) and predicted determination coefficient (R2p). The Brody model showed the best goodness of fit for this data set.
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Zootecnia
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/31771
Issue Date: 9-Jul-2010
Appears in Collections:Teses de Doutorado

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
NATASCHA ALMEIDA MARQUES DA SILVA.pdf1.26 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.