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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/31771
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dc.contributor.advisor1Ângela Maria Quintão Lanapt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2458995014564228pt_BR
dc.contributor.referee1Martinho de Almeida e Silvapt_BR
dc.contributor.referee2Fábio Luiz Buranelo Toralpt_BR
dc.contributor.referee3Miguel Houri Netopt_BR
dc.creatorNatascha Almeida Marques da Silvapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9124715219673779pt_BR
dc.date.accessioned2020-01-08T21:55:42Z-
dc.date.available2020-01-08T21:55:42Z-
dc.date.issued2010-07-09-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/31771-
dc.description.abstractThis 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.pt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Zootecniapt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAnálise multivariadapt_BR
dc.subjectModelos não linearespt_BR
dc.subjectBovinos Nelorept_BR
dc.titleSeleções de modelos de regressão não lineares e aplicação do algoritmo saem na avaliação genética do crescimento de bovinos Nelorept_BR
dc.typeTesept_BR
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