Modelagem ponderal de bovinos da raça Tabapuã utilizando modelos de regressão aleatória

Abstract

O Brasil é notadamente um dos maiores produtores de alimentos do mundo, onde no mesmo, é possível encontrar condições climáticas e de solo favoráveis, o que propicia uma produção diferenciada nas suas diferentes regiões. Dentre as aptidões que o país possui na produção de alimentos, a atividade pecuária têm sido uma das mais relevantes. Neste sentido, destaque deve ser dado à produção de bovinos, que conta com mais de 211 milhões de animais, e deste total, em torno de 140 milhões possuem aptidão para produção de carne. Nesta perspectiva, torna-se importante a adoção de ferramentas tecnológicas capazes de incrementar a produção pecuária, como a utilização de técnicas de melhoramento genético animal, principalmente pelo uso de métodos de seleção e cruzamentos, bem como a união destes. Como exemplo, tem-se a avaliação de parâmetros que caracterizam a curva de crescimento dos animais, com base na altura ou no peso em diferentes idades, comum em bovinos de corte. Essa avaliação geralmente é feita com a obtenção de dados longitudinais, ou medidas repetidas no tempo, que para sua análise, vêm sendo utilizado nos últimos anos, os modelos de dimensão infinita, ou modelos de regressão aleatória (MRA), por possibilitarem acompanhar a curva média de crescimento dos animais em um determinado período. Ao se adotar um modelo de dimensão infinita, como o de regressão aleatória, na análise de medidas repetidas no tempo, faz-se necessário a utilização de uma matriz de covariâncias de dimensão infinita, assim como no modelo. Nesta situação, uma alternativa apresentada é o uso das funções de covariâncias.