Comparação de métodos no ajustamento de curvas de lactação de bovinos por meio de Simulação

Abstract

Curvas de lactação representam a produção de leite de uma fêmea leiteira em função do tempo. Uma vez que tais curvas variam aleatoriamente de animal para animal, devido a fatores tanto genéticos quanto ambientais, o modelo misto conhecido como regressão aleatória é apropriado para ajustar os dados de produção de um rebanho. A regressão aleatória foi avaliada neste estudo mediante simulação de dados. Produções de cinco animais em cinco idades foram simuladas em mil conjuntos de dados independentes, em três níveis de precisão, ou seja, a razão entre a variância de regressão e a total igual a 0,9 (variância alta), 0,5 (variância média) e 0,1 (variância baixa) e três graus médios de parentesco entre os animais. A regressão aleatória foi utilizada de duas maneiras, admitindo-se ou não que as variâncias genéticas e de meio fossem conhecidas, comparando-a com o método de quadrados mínimos ordinário. Pelos resultados pode-se concluir que, com baixa precisão, os modelos tiveram comportamento semelhante quanto ao erro quadrático médio e desvios absolutos médios. O nível de precisão foi o fator mais influente do que o grau de parentesco no desempenho relativo dos modelos. De maneira geral, a regressão aleatória com variâncias conhecidas propiciou predições mais precisas, seguida da regressão aleatória estimando-se tais variâncias. Concluiu-se que a regressão aleatória é potencialmente útil sob condições de alta variabilidade ambiental relativa, mesmo com variâncias desconhecidas.