Métodos multivariados para agrupamento de bovinos de raça Hereford em função dos parâmetros de curvas de crescimento

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Nakamura, Luiz Ricardo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de conglomerados; Análise multivariada; Beef cattle; Bovinos de corte; Cluster analysis; Componentes principais; Curvas de crescimento - Parâmetros; Gado Hereford; Growth curves Parameters; Hereford cattle; Modelos não lineares; Multivariate analysis; Nonlinear models; Principal components
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07022012-112022/

Após o ajuste individual das 55 vacas estudadas pelo modelo Gompertz difá- sico com estrutura de erros autorregressiva de ordem 1 (totalizando 7 parâmetros), notou-se que apenas 6 vacas tinham problemas nas estimativas de seus parâmetros (não convergentes ou não signicativos), dessa forma continuou-se o trabalho proposto com 49 animais. Com as estimativas de cada um dos parâmetros (variáveis nessa etapa) foi realizada a análise de componentes principais e observação do gráco biplot, sendo possível a constatação de que 2 dos parâmetros do modelo continham informações ambíguas com pelo menos um dos demais parâmetros e estes foram retirados da análise, restando 5 parâmetros para o estudo. A análise de componentes principais foi realizada novamente apenas com os 5 parâmetros restantes e os três primeiros componentes principais (escolhidos pelo critério da percentagem de variância original explicada) foram utilizados como variáveis em um processo de agrupamento hierárquico. Após a realização da análise de agrupamentos, observou-se que 5 grupos homogêneos de animais foram formados, cada um com caraterísticas distintas. Desta forma, foi possível identicar animais que se destacavam, positiva ou negativamente, no que tange ao seu peso assintótico e taxa de crescimento.