Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/31771
Tipo: Tese
Título: Seleções de modelos de regressão não lineares e aplicação do algoritmo saem na avaliação genética do crescimento de bovinos Nelore
Autor(es): Natascha Almeida Marques da Silva
Primeiro Orientador: Ângela Maria Quintão Lana
Primeiro membro da banca : Martinho de Almeida e Silva
Segundo membro da banca: Fábio Luiz Buranelo Toral
Terceiro membro da banca: Miguel Houri Neto
Resumo: 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.
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Curso: Programa de Pós-Graduação em Zootecnia
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/31771
Data do documento: 9-Jul-2010
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