Estudos sobre métodos estatísticos aplicados à experimentação animal

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Bonfá, Hugo Colombarolli
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Nutrição animal - Métodos estatísticos; Avaliação de Alimentos para Animais
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9211

Foram realizados três experimentos objetivando propor, avaliar e comparar os diferentes métodos aplicados a inferências estatísticas em experimentos de nutrição animal. No primeiro experimento objetivou-se propor aproximações para intervalos de confiança das exigências de energia líquida e metabolizável para mantença e para as eficiências de uso da energia metabolizável para mantença e ganho em bovinos de corte. Neste experimento uma população simulada de 100.000 animais foi utilizada para demonstração das propriedades distribucionais das exigências de energia. Aproximações para os intervalos foram propostas e demonstradas utilizando-se as propriedades da distribuição normal e aproximações por anamorfose e por série de expansão de Taylor. Banco de dados formados por 158 animais foi utilizado para demonstração das aproximações propostas. Os resultados demonstraram a viabilidade de uso de tais aproximações, as quais constituem ferramentas para prática da estatística indutiva e para o cotejamento inter e intra-experimental. No segundo experimento, objetivou-se desenvolver um teste de hipóteses simples para a avaliação dos componentes do quadrado médio do erro de predição baseando-se no teste da razão de verossimilhança e na distribuição de qui-quadrado. Esta aproximação foi aplicada sobre um conjunto de dados obtidos pela simulação de características da dieta de bovinos utilizando-se dois diferentes modelos matemáticos. Concluiu-se neste experimento que o teste proposto pode auxiliar profissionais na área de modelagem para a identificação dos entraves ou limitações reais dos modelos desenvolvidos, orientando-os no desenvolvimento de modificações necessárias na estrutura matemática dos modelos de forma a ampliar a exatidão e a precisão dos valores simulados. No terceiro e último experimento, objetivou-se avaliar e comparar a eficiência das inferências Bayesiana e frequentista frente a descrição da degradação ruminal da fibra em detergente neutro utilizando um modelo do tipo gama-tempo-dependente. Um banco de dados simulado composto por quatro cenários foi utilizado: restrição regular do número de tempos de incubação, perda aleatória de tempos de incubação, perda de partes específicas das curvas de degradação, variação na precisão dos procedimentos de incubação. Os cenários foram divididos em quatro subconjuntos cada, os subconjuntos foram simulados dez vezes, permitindo uma ampla avaliação da capacidade de ajuste das diferentes abordagens frente os diferentes cenários. Dois bancos de dados reais foram utilizados para avaliar as abordagens, os dados reais foram compostos da degradação da FDN de uma gramínea tropical (Brachiaria decumbes). O modelo foi ajustado de acordo com as características de cada abordagem e comparados por dois avaliadores: desvio padrão assimptótico do erro e o viés, comparações gráficas foram realizadas quando pertinente. A abordagem bayesiana e a abordagem frequentista apresentaram estimativas confiáveis para a maioria dos dados avaliados. Entretanto, a abordagem bayesiana apresentou um grande viés das estimativas do resíduo e das estimativas da taxa de degradação de incubação, não apresentando uma coerência biológica para os parâmetros, em comparação com a abordagem frequentista. Ou seja, a abordagem bayesiana ajustada com informações a priori não informativas, apresentou-se menos flexível do que a abordagem frequentista. No entanto, ressalta-se a importância das informações a priori, especialmente para a abordagem bayesiana, a fim de definir as informações a priori apropriadas ao modelo. Estudos futuros mais aprofundados sobre a influência das informações a priori não informativas sobre a estimativa de parâmetros são necessários.