Estudo de modelos de crescimento via dados simulados

Abstract

Curvas de crescimento são ferramentas para predizer o potencial fenotí pico de um animal. Estas permitem a previsão do desempenho de caracterí sticas de importância econômica como peso corporal. Neste trabalho, o objetivo foi ajustar curvas de crescimento em dados que simulam os pesos de suínos ao longo dos dias. Para isso, foram utilizados 2.025 indiv íduos de duas fam ílias em cinco momentos distintos (0, 132, 265, 397, 560) dias. Os dados foram submetidos ao ajuste dos modelos von Bertalan y, Log ístico e Gompertz. O m étodo utilizado para o ajuste foi o iterativo Gauss-Newton, por meio da t écnica dos modelos não-lineares utilizando-se o procedimento nls do programa computacional R. Os parâmetros estimados foram (valor assint otico), (maturidade do animal), k (taxa de matura cão) e m (ponto de in ex~ao) . A interpreta ção biológica dos parâmetros, o coe ciente de determinação, o quadrado m édio dos res í duos, o intervalo de con an ca a 95% das estimativas, o AIC (Informa ção de Akaike) e o BIC (Informa ção de Bayes), foram utilizados como crit érios para a escolha dos modelos que melhor se ajustaram aos dados simulados. Dentre os modelos ajustados o modelo Log ístico foi o que apresentou melhor ajuste.