Efeito da autocorrelação na modelagem da curva de lactação de cabras - Melo, Ana Lúcia Puerro de (2009)
Neste estudo o modelo de Wood foi ajustado à 1.069 curvas de lactações de cabras, sob três diferentes situações de estrutura residual. Na primeira, os erros foram considerados como independentes para todas as lactações, na segunda como autoregressivos de primeira ordem também para todas as lactações e na terceira como independentes e autoregressivos de primeira ordem para as lactações que não apresentaram e apresentaram autocorrelação residual, respectivamente, segundo o teste Durbin-Watson. Essas três situações foram comparadas entre si pelos percentuais de convergência, e pelas médias e coeficientes de variação (CV) dos quadrados médios do erros (QME) e dos coeficientes de determinação (R2) ajustados. Posteriormente, as estimativas dos componentes de variância e dos parâmetros genéticos para a produção total de leite (PL), para os coeficientes a , b e c do modelo de Wood e para produção de leite no pico (ymax), tempo para atingir o pico (tmax) e fator de persistência (pers) de cada lactação, foram obtidas utilizando-se o aplicativo REMLF90 (Misztal, 2002), com objetivo de verificar a influência da autocorrelação residual sobre as estimativas de herdabilidade (h2) e repetibilidade (r) e sobre a classificação dos animais de acordo com seus valores genéticos. Foram feitas duas avaliações genéticas multicaracterísticas de PL com a , b e c e PL com ymax, tmax e pers, por meio de um modelo que incluiu como efeitos aleatórios o animal, o ambiente permanente e o resíduo; como efeitos fixos o grupo contemporâneo (anoestação de parto), número de crias por parto, grupos genéticos e ordem de parto e como co- variáveis a duração da lactação (linear) e a idade da cabra ao parto (linear e quadrática). No estudo do ajuste do modelo de Wood às curvas de lactação individuais foram encontradas diferenças muito pequenas entre as três situações de estrutura residual, não sendo possível indicar uma estrutura residual que resulte em melhor ajuste do modelo de Wood. Os baixos valores de h2 e r para os parâmetros a , b e c sob as três situações indicaram que os ganhos obtidos pela seleção para o formato da curva foram pequenos. As diferentes estruturas residuais abordadas influenciaram as estimativas dos parâmetros h2 e r e das correlações entre as características estudadas. Além disso, levaram a diferentes classificações dos animais, baseadas nos valores genéticos de todas as características estudadas. Portanto, ao aplicar o modelo de Wood, a correção dos erros que não forem independentes deverá ser realizada.