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dc.contributor.authorPacheco, Rodrigo de Oliveira
dc.date.accessioned2015-03-26T12:54:59Z-
dc.date.available2014-12-10
dc.date.available2015-03-26T12:54:59Z-
dc.date.issued2014-07-25
dc.identifier.citationPACHECO, Rodrigo de Oliveira. Generalized mixed structural equation models applied to meat-type quails genetic evaluation. 2014. 109 f. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de Animais Domésticos; Nutrição e Alimentação Animal; Pastagens e Forragicul) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2014.por
dc.identifier.urihttp://locus.ufv.br/handle/123456789/1883-
dc.description.abstractOs modelos de equações estruturais (MEE) são capazes de explicar a relação de causa e efeito entre as características. Os objetivos do presente estudo foram propor uma extensão destes modelos de equações estruturais sob o contexto dos modelos lineares generalizados mistos, a fim de consideram características com distribuição Poisson, e também avaliar o MEE generalizado sob o ponto de vista preditivo por meio da estimação da acurácia de predição. Foram avaliadas cinco características: Peso ao nascimento (PN), o peso aos 35 dias de idade (P35), a idade ao primeiro ovo (IPO), o peso médio dos ovos dos 42 aos 182 dias de idade (PMO) e o número de ovos produzidos dos 42 aos 182 dias de idade (NO). Foi determinada uma estrutura hipotética representando o relacionamento causal entre as características e os efeitos genéticos diretos sobre cada característica. Neste caso, foram desconsideradas as correlações genéticas entre estes efeitos genéticos. As equações do modelo estrutural recursivo foram estimadas seguindo formulação dos Modelos Lineares Generalizados Mistos, especificado. Os efeitos genéticos por si só não são suficientes para a determinação dos fenótipos, dessa forma esses efeitos devem ser associados com toda a informação que a estrutura causal pode oferecer em relação às características. Os valores da acurácia de predição foram considerados altos (0,87 0,99) para as características com exceção do número de ovos (0,355). De acordo com os valores de AIC e BIC, o modelo que considera o número de ovos (NO) com distribuição Poisson pode ser considerado o mais indicado do que o modelo que considera NO com distribuição normal. O modelo de equações estruturais lineares generalizados mistos é eficiente na descrição fenotípica e a avaliação do NO com distribuição Poisson foi melhor do que aquela que considera esta característica como sendo normalmente distribuída.pt_BR
dc.description.abstractStructural Equation Models (SEM) are able to account the cause effect relationship among traits. The aims of this study were propose an extension for structural equation models in the generalized mixed linear models context, to consider traits with a Poisson distribution and evaluate the Generalized SEM under the predictive point of view by the accuracy of prediction estimation. Five meat-type quails traits were evaluated: Birth Weight (BW), Weight at 35 days of age (W35), Age at the first egg (AFE), Average Eggs Weight from 42 to 182 days of age (AEW), and number of eggs produced from 42 to 182 days of age (NE). I was determined a hypothetical structure representing the causal relationship among traits, and the direct genetic effects over each trait. In this case, the genetic correlations between these genetic effects were not considered. The equations of the recursive model were estimated following Generalized Linear Mixed Models formulation. The genetic effects per se were not sufficient for phenotype determination, for this reason, these effects should be associated with the whole information that the causal structure can offer in relation to traits. Accuracy of prediction values were considered high (0.87 0.99) for all traits but number of eggs (0.36). According to the AIC and BIC values, the model considering Number of eggs with Poisson distribution can be considered more indicated than the one considering number of eggs with a Gaussian distribution. Generalized Mixed Structural Equation model is efficient for phenotypic description and the evaluation considering NE with Poisson distribution was better than the one considering NE as a Gaussian distributed trait.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Viçosapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectCodornaspor
dc.subjectGenética animalpor
dc.subjectModelos lineares (Estatística)por
dc.subjectModelo recursivopor
dc.subjectEstrutura causalpor
dc.subjectAcurácia de prediçãopor
dc.subjectQuaileng
dc.subjectAnimal geneticseng
dc.subjectLinear models (Statistics)eng
dc.subjectRecursive modeleng
dc.subjectCausal structureeng
dc.subjectAccuracy of Predictioneng
dc.titleModelos de equações estruturais generalizados mistos aplicados à avaliação genética de codornas de cortepor
dc.title.alternativeGeneralized mixed structural equation models applied to meat-type quails genetic evaluationeng
dc.typeTesepor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2374367849144446por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentGenética e Melhoramento de Animais Domésticos; Nutrição e Alimentação Animal; Pastagens e Forragiculpor
dc.publisher.programDoutorado em Zootecniapor
dc.publisher.initialsUFVpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIA::GENETICA E MELHORAMENTO DOS ANIMAIS DOMESTICOSpor
dc.contributor.advisor1Torres, Robledo de Almeida
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783366H0por
dc.contributor.referee1Silva, Fabyano Fonseca e
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2por
dc.contributor.referee2Teixeira, Rafael Bastos
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0466647140925507por
dc.contributor.referee3Nascimento, Moysés
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/6544887498494945por
dc.contributor.referee4Carneiro, Antônio Policarpo Souza
dc.contributor.referee4Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8por
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