Identificação e modelagem da autocorrelação residual no ajuste do modelo de Wood às curvas de lactação de cabras

Abstract

Objetivou-se com este trabalho apresentar uma metodologia de identificação e modelagem da autocorrelação residual considerando ajustes individuais do modelo de Wood às lactações de cabras leiteiras e também avaliar a influência de tal modelagem na qualidade do ajuste. O modelo de Wood foi ajustado individualmente às lactações, considerando três estruturas residuais. Na primeira, assumiu-se independência dos erros (EI) para todas as lactações, na segunda, assumiu-se a estrutura de erros autoregressivos de primeira ordem (AR1) para todas as lactações e, na terceira, nomeada por EI-AR1, foi utilizada a estrutura de erros AR1 somente para as lactações que apresentaram autocorrelação residual, segundo o teste de Durbin-Watson, e de EI para as demais. As três situações de ajuste foram comparadas pelos percentuais de convergência e pelas médias dos quadrados médios dos erros (QME) e dos coeficientes de determinação ajustados (R²aj). As médias dos QME e dos R²aj apresentaram valores semelhantes nas três situações de estrutura residual. No entanto, o modelo com estrutura EI-AR1 apresentou maior convergência, o que consiste em uma vantagem, já que permite que um maior número de animais seja avaliado quanto à sua curva de lactação. Portanto, em função da maior convergência obtida, o ajuste do modelo de Wood com a estrutura EI-AR1 consiste na opção mais indicada para grandes conjuntos de dados.