Acceso usuarios
El objetivo fue caracterizar el crecimiento de bovinos Cebú en pruebas de comportamiento en pastoreo. Se utilizaron 15 990 datos de peso vivo, tomados entre 150 y 630 d de edad, de 3 198 machos con cinco pesadas cada uno: 1) peso al destete (PD), 2) peso inicio de prueba (PI), 3) primera pesada (P1), 4) segunda pesada (P2) y 5) peso final de prueba (PF). Se contrastaron los modelos no lineales (MNL): Brody (BRO), Logístico (LOG), von Bertalanffy (BER) y Gompertz (GOM); en dos tipos de análisis (ANA1, ANA2) con NLMIXED de SAS. ANA1, con MNL mixtos (MNLM), al incluir el efecto aleatorio de un coeficiente de regresión; y ANA2 con MNL, sin efectos aleatorios asociados a coeficientes de regresión. La selección del modelo se realizó con los criterios error de predicción promedio; varianza del error de predicción; estadístico Durbin Watson; coeficiente de determinación; criterio de información Akaike y criterio Bayesiano. Los pesos promedio (kg) ajustados al PD, PI, P1, P2 y PF fueron 175.9 ± 33.4, 182.5 ± 32.1, 225.8 ± 49.6, 266.8 ± 61.9 y 340.3 ± 68.1, respectivamente. Los análisis con MNLM (ANA1) presentaron mejores resultados, siendo el LOG el que presentó mejor ajuste, seguido de GOM, BER y BRO. Los resultados del ANA2 fueron sobre estimados y fuera de contexto para asociarse al crecimiento de bovinos; las curvas de crecimiento generadas con MNLM presentaron buena capacidad predictiva y estuvieron en función del proceso generador de los datos, que se refiere al crecimiento del ganado Cebú.
The objective was to characterize the growth of Cebu cattle in grazing performance tests. We used 15 990 live weight data, taken between 150 and 630 d of age, of 3 198 males with five weights each: 1) weaning weight (WW), 2) initial test weight (IW), 3) first weighing (W1), 4) second weighing (W2) and 5) final test weight (FW). Nonlinear models (NLM) were compared: Brody (BRO), Logistic (LOG), von Bertalanffy (BER) and Gompertz (GOM). Two types of analyses (ANA1, ANA2) were carried out with the SAS NLMIXED procedure: ANA1 with mixed NLM (MNLM), by including the random effect of a regression coefficient; and ANA2 with MNL, with no random effects associated with regression coefficients. The model was selected using the criteria of mean prediction error; variance of the prediction error; Durbin Watson statistic; coefficient of determination; Akaike information criterion and Bayesian criterion. The mean weights (kg) for WW, IW, W1, W2 and FW were 175.9 ± 33.4, 182.5 ± 32.1, 225.8 ± 49.6, 266.8 ± 61.9 and 340.3 ± 68.1, respectively. Analyses with MNLM (ANA1) presented better results, with LOG being the best fit, followed by GOM, BER and BRO. The ANA2 results were overestimated and out of context to be associated with bovine growth; the growth curves generated with MNLM showed good predictive capacity and were based on the data generating process, which refers to the growth of Cebu cattle.
