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Enviado junho 6, 2024
Publicado 2024-06-07

Artículos

v. 6 n. 2 (2024): Revista Investigaciones Agropecuarias

COMPARACIÓN DE MODELOS NO LINEALES PARA EL AJUSTE DE CURVAS DE CRECIMIENTO Y ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS PRODUCTIVOS EN POLLOS COBB 500


DOI https://doi.org/10.48204/j.ia.v6n2.a5175

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Referências
DOI: 10.48204/j.ia.v6n2.a5175

Publicado: 2024-06-07

Como Citar

Saavedra , R., Mudarra , R., Cedeño , H., & Pimentel , T. (2024). COMPARACIÓN DE MODELOS NO LINEALES PARA EL AJUSTE DE CURVAS DE CRECIMIENTO Y ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS PRODUCTIVOS EN POLLOS COBB 500. Revista Investigaciones Agropecuarias, 6(2), 97–119. https://doi.org/10.48204/j.ia.v6n2.a5175

Resumo

El objetivo de este estudio fue comparar la calidad del ajuste de cuatro funciones no lineales y dos funciones lineales polinómicas en la variable de respuesta peso vivo (g) en pollos de raza Cobbs 500, para la estimación de parámetros referentes al proceso biológico del crecimiento respecto a la edad del ave (días), considerando tres diferentes situaciones de estructura de covarianzas residuales. Se utilizo una base de datos tomada en 2023, de 1000 registros de 200 pollos de la raza Cobb 500 en los 1, 7, 21, 33 y 42 días de vida. Asumir una estructura de covarianza heterocedástica por día y autocorrelacionada AR(1) mejora la bondad de ajuste de los modelos respecto a una estructura de covarianza homocedástica e independiente, dada la heterogeneidad de varianza encontrada a medida que avanza la edad de las aves (p < 0.05) y la alta correlación () residual dentro de cada animal. Los modelos de Gompertz y Logística tuvieron mejor ajuste que el resto de las funciones evaluadas, en función a los AIC e BIC obtenidos. Los parámetros ? y ? tienen una correlación negativa (? < – 0.80), al igual que ? y TI (? = – 0.7054) y ? y TM (? = – 0.8464). En conclusión, ajustar curvas de crecimientos mediante modelos no lineales con estructuras de covarianzas residuales hererocedásticas y correlacionadas permite estimar parámetros relacionados al ciclo de vida y así, obtener criterios de decisión en programas de manejo y llevar sistemas productivos de forma eficiente.

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