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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Modelagem de curva de lactação de búfalas leiteiras da raça Murrah em condições tropicais do Brasil
Authors: Lima, Victor Guimarães Oliveira
metadata.dc.creator: Lima, Victor Guimarães Oliveira
Abstract: O objetivo deste estudo foi determinar quais modelos matemáticos de curva de lactação descrevem melhor o rendimento de lactação de búfalas Primíparas e Multiparas de Murrah, em condições tropicais. Um total de 2336 valores de produção de leite foram coletados mensalmente em búfalos Murrah, 659 primíparas e 1677 multíparas, distribuídas em amostras aleatórias nas mesmas condições de alimentação. Três modelos matemáticos foram utilizados para ajustar as curvas de lactação. O modelo restrito, que considerou todo o rebanho em um único ajuste, diferiu do modelo completo (P <0,001), que levou em conta ajustes de equações separadas para vacas primíparas e multíparas. No modelo Wood, os parâmetros "a" e "b" foram maiores para o grupo de vacas multíparas. Os coeficientes de regressão entre os valores observados e estimados para vacas primíparas não foram significativos para os modelos Wood (P = 0,986) e Henriques (P = 0,994), em relação à interceptação ou inclinação (inclinação) gerada, mas foram significativas para o modelo J e F (P <0,001). A intercepto e o declive na regressão não foram significativos no modelo Wood, quando comparados os modelos para as vacas Murrah multíparas. A representação gráfica dos resíduos padronizados não mostrou subestimação ou superestimação dos dados, com pouca apresentação de tendência ou estimativa de viés. O modelo Wood é o melhor modelo matemático para descrever e ajustar a curva de lactação de vacas Murrah em condições tropicais.
Keywords: Plano de manejo
Leite
Modelo matemático
Modelo de Wood
Búfalos
Lactação
metadata.dc.subject.cnpq: Ciência Agrárias
metadata.dc.publisher.country: brasil
metadata.dc.publisher.initials: PPGZOO
metadata.dc.publisher.program: Zootecnia
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/30923
Issue Date: 12-Nov-2019
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