Abstract
Empregando o método dos quadrados mínimos e polinômios B-spline quadráticos, diferentes modelos estatísticos foram testados para identificar o mais apropriado para modelar as trajetórias médias do peso vivo e do rendimento de carcaça de tilápias do Nilo (Oreochromis niloticus). Dados de peso vivo (8.758) e de rendimento de carcaça (2.042) de tilápias com idades entre 106 e 245 dias foram obtidos de 72 famílias provenientes de 36 machos e 72 fêmeas. As variáveis sexo e tanque de criação foram consideradas como classificatórias, e os coeficientes dos polinômios B-spline quadráticos com dois a cinco intervalos de mesmo tamanho foram utilizados como covariáveis. Segundo a maioria dos critérios de ajuste utilizados, os modelos com polinômio B-spline quadrático com cinco intervalos de mesmo tamanho apresentaram os melhores ajustes. O aumento do número de intervalos do polinômio B-spline melhorou o ajuste dos polinômios aos dados. A inclusão dos efeitos classificatórios de sexo, tanque de criação, interação entre esses efeitos e polinômio B-spline quadrático aninhado a essa interação indicou que, com o decorrer do tempo, cada sexo, cultivado em diferente tanque, apresentou trajetória média diferente, sendo necessária a inclusão do aninhamento do tempo na interação sexo x tanque de criação para que, em programas de melhoramento genético da espécie, os valores genéticos dos candidatos à seleção não sejam sub ou superestimados.
Highlights
appropriate to model the mean trajectories of live weight and carcass yield of Nile tilapia
245 days were obtained from 72 families derived from
The sex and tank variables were considered as classificatory
Summary
Foi utilizada base de dados constituída de 72 famílias de irmãos completos e 36 famílias de meio-irmãos de tilápias do Nilo (Oreochromis niloticus) provenientes do Laboratório de Aquacultura da Escola de Veterinária da Universidade Federal de Minas Gerais. Spline de grau 2 foram escolhidos para modelagem das trajetórias médias do peso vivo e rendimento de carcaça, pois têm se mostrado adequados para descrever a estrutura de covariâncias de vários arquivos de dados com resultados plausíveis (Meyer, 2005; Baldi et al., 2010; Boligon et al, 2012). As soluções para os efeitos classificatórios e os coeficientes de regressão para os modelos estatísticos foram obtidos pelo Método dos Quadrados Mínimos por meio da função lm do pacote stats do programa estatístico R Para a comparação dos modelos, os seguintes critérios de ajuste foram utilizados: Coeficiente de determinação ( R2 ): obtido por meio da correlação, elevada ao quadrado, entre valores observados e estimados, para as características peso vivo e rendimento de carcaça. Modelos com melhores ajustes apresentaram maiores valores para R2 , R2 e PPS, e menores valores a para DMA e SQR
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