Uso de modelos não lineares para avaliar a curva de crescimento de ovinos

Abstract

Objetivou-se utilizar modelos de regressão não linear para avaliar a curva de crescimento de cordeiros. Para isso, foram utilizados dados referentes ao peso e idade de 70 cordeiros mestiços Dorper x Santa Inês nascidos entre os anos de 2016 a 2019. O sistema de produção era intensivo e semi-confinado. Os dados dos animais foram ajustados por meio dos modelos não lineares Brody, Von Bertalanffy, logístico e Gompertz. Para comparar o ajuste dos modelos foram utilizados os avaliadores de qualidade do ajuste: quadrado médio do erro (QME), coeficiente de determinação (R2) e porcentagem de convergência (%conv). As curvas de crescimento foram feitas por ajustes individuais. Todas as análises foram realizadas utilizando o software RStudio, versão R 4.1.2. O modelo Logístico foi o que melhor estimou o parâmetro a (peso adulto) com 48,09 kg, enquanto os demais superestimaram a realidade biológica do parâmetro. Da mesma forma, apresentou o maior valor referente ao parâmetro k (taxa de maturidade) com 0,0219. Todos os modelos obtiveram coeficiente de determinação (R²) superior a 96%. O modelo de Von Bertalanffy apresentou o menor QME (1,61), seguido de Gompetz (2,27), Logístico (2,76) e Brody (3,36).  O modelo Logístico obteve a maior percentagem de convergência de dados (87,14%), seguido de Gompertz (71,43%), Von Bertalanffy (35,71%) e Brody (10%). Portanto, o modelo logístico apresentou o melhor ajuste perante os demais com R² adequado, baixo QME, alta porcentagem de convergência e valor assintótico adequado, não tendendo a superestimar o peso adulto.