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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa:	2010
Autor(a) principal:	Natascha Almeida Marques da Silva
Orientador(a):	Não Informado pela instituição
Banca de defesa:	Não Informado pela instituição
Tipo de documento:	Tese
Tipo de acesso:	Acesso aberto
Idioma:	por
Instituição de defesa:	Universidade Federal de Minas Gerais Brasil Programa de Pós-Graduação em Zootecnia UFMG
Programa de Pós-Graduação:	Não Informado pela instituição
Departamento:	Não Informado pela instituição
País:	Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:	Análise multivariada Modelos não lineares Bovinos Nelore
Link de acesso:	http://hdl.handle.net/1843/31771
Resumo:	This 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.

Registros relacionados