Ajuste de modelos de crescimento para frangos machos

  • Felipe Auguto Fernandes Doutorando em Estatística e Experimentação Agropecuária - UFLA.
  • Ariane Rodrigues Nogueira Mestranda em Zootecnia - UFLA.
  • Edilson Marcelino Silva Doutorando em Estatística e Experimentação Agropecuária - UFLA.
  • Tales Jesus Fernandes Docente do programa de Pós Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária - UFLA.
  • Antônio Gilberto Bertechini Docente do programa de Pós Graduação em Zootecnia - UFLA.
Palavras-chave: Curvas de Crescimento, Modelo von Bertalanffy, Regressão

Resumo

Dentre os setores de animais criados para corte, o avícola tem apresentado grande ascensão, com ênfase na produção de frangos. No Brasil, este mercado movimenta milhões de reais, uma vez que, o país, além de grande consumidor, é o maior exportador desta proteína. Uma das linhagens mais utilizadas na atividade avícola de corte é a linhagem Cobb 500®, pois apresenta altos índices de rentabilidade. Por esse motivo, compreender o crescimento desse animal auxilia na produção e manejo, e isso pode ser feito por meio de curvas de crescimento, utilizando modelos não lineares. O objetivo deste trabalho foi analisar os ajustes dos modelos não lineares de Brody, Gompertz, Logístico e von Bertalanffy na descrição do crescimento de frangos machos da linhagem Cobb 500®. Utilizou-se para as análises o software estatístico R. A qualidade de ajuste dos modelos foi comparada utilizando os seguintes avaliadores: coeficiente de determinação (R2), o Critério de Informação de Akaike corrigido (AICc), o desvio padrão residual (DPR) e o erro de predição médio (EPM). Os parâmetros dos modelos foram significativos, segundo o teste t, ao nível de 5%. Em seguida realizou-se os testes Shapiro-Wilk, Durbin-Watson e Breusch-Pagan, para a análise de resíduos. Não foi possível estimar os parâmetros do modelo Brody, pois não houve convergência dos algoritmos, no entanto, os demais modelos ajustaram bem aos dados e o de von Bertalanffy apresentou melhor qualidade de ajuste para o peso de frangos da linhagem Cobb 500®, pois apresentou menores valores do AICc, DPR e EPM , além de um maior R2.

Referências

ABPA. (2018). Relatório anual. São Paulo: Associação Brasileira de Proteína Animal (ABPA). Retrieved from http://abpa-br.com.br/storage/files/relatorio-anual-2018.pdf

DEMUNER, L. F. et al. Adjustment of growth models in broiler chickens. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 52, n. 12, p. 1241-1252, 2017.

FREITAS, A. R. Curvas de crescimento na produção animal. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa MG, v. 34, n. 3, p. 786-795, 2005.

JESUS JUNIOR, C. A Cadeia da Carne de Frango: tensões, desafios e oportunidades. BNDES Setorial, n.26, p. 191-232, 2007.

LOPES, F. B. et al. Análises de dados longitudinais em bovinos Nelore Mocho por meio de modelos não lineares. Archivos de zootecnia, v.65, n.250, p. 123-129, 2016.

LOUZADA, F. et al. Skew-normal distribution for growth curve models in presence of a heteroscedasticity structure. Journal of Applied Statistics, v.41, n.8, p. 1785-1798, 2014.

MAZUCHELI, J.; SOUZA, R.M. de; PHILIPPSEN, A.S. Modelo de crescimento de Gompertz na presença de erros normais heterocedásticos: um estudo de caso. Revista Brasileira de Biometria, v.29, p. 91-101, 2011.

MISCHAN, M. M.; PINHO, S. Z. Modelos não lineares: Funções assintóticas de crescimento. 2014, 181 p.

NETO, F. S.; CARVALHO, L. R. de; MISCHAN, M. M. Ajustes de modelos não lineares a dados de crescimento com estrutura de erros independentes e autoregressivos de primeira ordem-aplicações. Revista Brasileira de Biometria, p. 631-644, 2013.

R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2012. ISBN 3-900051-07-0, URL url{http://www.R-project.org/}.

SOUSA, D. C. et al. Caracterização morfológica do trato gastrointestinal de frangos de corte da linhagem Cobb 500®. Pesquisa Veterinária Brasileira, v. 35, n. Supl 1, p. 61-68, 2015.

TELEKEN, J. T. et al. Comparing non-linear mathematical models to describe growth of different animals. Acta Scientiarum. Animal Sciences, v.39, n.1, p.73-81, 2017.

Publicado
12-08-2019