Data/hora: 05/06/2024 19:11:22

Provedor de dados: 	86	
País: 	Brazil	
Título: 	Análise bayesiana univariada e bivariada para a conversão alimentar de suínos da raça Piau	
Autores: 	Rossi,Robson Marcelo; Martins,Elias Nunes; Lopes,Paulo Sávio; Silva,Fabyano Fonseca e.	
Data: 	2014-10-01	
Ano: 	2014	
Palavras-chave: 	Análise multivariada; Desempenho nutricional; INLA; MCMC; Síndrome do estresse suíno.	
Resumo: 	O objetivo deste trabalho foi apresentar modelagens alternativas, uni e bivariadas, para avaliação da conversão alimentar (CA) de suínos da raça Piau, com uso de inferência bayesiana. Os efeitos de sexo e genótipo sobre a CA dos animais foram avaliados por meio de procedimentos de simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC) e de integração aproximada aninhada de Laplace (INLA). O modelo univariado foi avaliado com diferentes distribuições para o erro - normal (gaussiana), t de Student, gama, log-normal e skew-normal -, enquanto, para o modelo bivariado, considerou-se o erro normal. A distribuição skew-normal foi o modelo mais parcimonioso para inferir sobre a resposta direta (univariada) da CA aos efeitos de sexo e genótipo, os quais não foram significativos. O modelo bivariado foi capaz de identificar diferenças significativas no ganho de peso e no consumo de ração em níveis de significância não detectados pelo modelo univariado. Além disso, ele também foi capaz de detectar diferenças entre sexos, quando agrupados por genótipos NN (machos, 2,73±0,04; fêmeas, 2,68±0,04) e Nn (machos, 2,70±0,07; fêmeas, 2,64±0,07), e revelou maior acurácia e precisão nas inferências nutricionais. Em ambas as abordagens, o método bayesiano mostra-se flexível e eficiente para a avaliação do desempenho nutricional dos animais.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2014001000754	
Editor: 	Embrapa Secretaria de Pesquisa e Desenvolvimento

Pesquisa Agropecuária Brasileira	
Relação: 	10.1590/S0100-204X2014001000002	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira  v.49 n.10 2014	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess