Modelagem estatística aplicada à degradabilidade ruminal in vitro

Aplicação de modelos não lineares mistos à análise de dados de produção de gás in vitro, considerando a variabilidade entre unidades experimentais e a dependência temporal decorrente das medidas repetidas.

Pesquisa derivada do trabalho de mestrado, direcionada à avaliação de estratégias de modelagem para dados longitudinais de degradabilidade ruminal. Foram comparados modelos não lineares sob diferentes especificações de efeitos aleatórios e estruturas de covariância residual, considerando critérios de seleção, diagnóstico e capacidade preditiva. O projeto evidencia a importância da adequada representação da dependência temporal e da heterogeneidade entre unidades experimentais na análise estatística de dados de produção de gás in vitro. Resultados específicos permanecem reservados até a publicação do artigo.

RnlmeModelos Não LinearesModelos Não Lineares MistosDados LongitudinaisEfeitos AleatóriosEstruturas de CovariânciaCorrelação TemporalAICBICDiagnóstico de ResíduosValidação Preditiva Apresentação pública do projeto

Pesquisadores e colaboradores

Haward Antunny da Silva Américo
Vanderly Janeiro

Disponível após publicação