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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1172644
Título: | Estimativas de componentes de variância por meio de modelos de regressão aleatória em registros de helmintos gastrointestinais na raça Angus. |
Autoria: | SILVA, M. V. G. B.![]() ![]() VAN TASSELL, C. P. ![]() ![]() SONSTEGARD, T. ![]() ![]() COBUCI, J. A. ![]() ![]() GASBARRE, L. ![]() ![]() |
Afiliação: | MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA, CNPGL; CURTIS PAUL VAN TASSELL, UNITED STATES DEPARTMENT OF AGRICULTURE; TAD SONSTEGARD, UNITED STATES DEPARTMENT OF AGRICULTURE; JAIME ARAÚJO COBUCI, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL; LOU GASBARRE, UNITED STATES DEPARTMENT OF AGRICULTURE. |
Ano de publicação: | 2007 |
Referência: | In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 44., 2007, Jaboticabal. O avanço científico e tecnológico na produção animal: anais. Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2007. |
Conteúdo: | Um total de 6.375 contagens semanais de ovos por grama de fezes (OPG) foi obtido de 409 animais, pertencentes ao rebanho Wye Angus do Beltsville Agricultural Research Center /ARS/ USDA, entre os anos 1992 e 2003. Para estimação dos componentes de (co)variância, os dados originais foram transformados usando a transformação de Box-Cox. Os arquivo de dados de OPG foram analisados por meio de modelos de regressão aleatória (MRA) e método da Máxima Verossimilhança Restrita. Dentro das diferentes ordens de polinômios de Legendre usadas, o polinômio de ordem 4 foi o que melhor ajustou os dados de OPG. Os resultados indicaram que a tranformação de Box-Cox influenciou diretamente as estimativas de (co)variância e parâmetros genéticos e que o valor de l , estimado por ML, é aquele que possui maior acurácia. |
Thesagro: | Bovino Fezes Ovo |
Palavras-chave: | Componentes de variância REML Transformação de Box-Cox |
Tipo do material: | Artigo em anais e proceedings |
Acesso: | openAccess |
Aparece nas coleções: | Artigo em anais de congresso (CNPGL)![]() ![]() |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Estimativas-de-componentes-de-variancia-por-meio-de-modelos-de-regressao.pdf | 55.62 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |