Seleções de modelos de regressão não lineares e aplicação do algoritmo saem na avaliação genética do crescimento de bovinos Nelore

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dc.creatorNatascha Almeida Marques da Silva
dc.date.accessioned2020-01-08T21:55:42Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:09:32Z
dc.date.available2020-01-08T21:55:42Z
dc.date.issued2010-07-09
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.
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/31771
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subject.otherAnálise multivariada
dc.subject.otherModelos não lineares
dc.subject.otherBovinos Nelore
dc.titleSeleções de modelos de regressão não lineares e aplicação do algoritmo saem na avaliação genética do crescimento de bovinos Nelore
dc.typeTese de doutorado
local.contributor.advisor1Ângela Maria Quintão Lana
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2458995014564228
local.contributor.referee1Martinho de Almeida e Silva
local.contributor.referee1Fábio Luiz Buranelo Toral
local.contributor.referee1Miguel Houri Neto
local.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9124715219673779
local.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.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Zootecnia

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