Confirmatory factor analysis of different versions of the Body Shape Questionnaire applied to Brazilian university students

This study aimed at evaluating the validity, reliability, and factorial invariance of the complete (34-item) and shortened (8-item and 16-item) versions of the Body Shape Questionnaire (BSQ) when applied to Brazilian university students. A total of 739 female students with a mean age of 20.44 (standard deviation = 2.45) years participated. Confirmatory factor analysis was conducted to verify the degree to which the one-factor structure satisfies the proposal for the BSQ's expected structure. Two items of the 34-item version were excluded because they had factor weights (lambda)< 40. All models had adequate convergent validity (average variance extracted =.43-.58; composite reliability=.85-.97) and internal consistency (alpha =.85-.97). The 8-item B version was considered the best shortened BSQ version (Akaike information criterion = 84.07, Bayes information criterion = 157.75, Browne-Cudeck criterion= 84.46), with strong invariance for independent samples (Delta chi(2)lambda(7)= 5.06, Delta chi(2)Cov(8)= 5.11, Delta chi(2)Res(16) = 19.30). (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.

A note on model uncertainty in linear regression

We consider model selection uncertainty in linear regression. We study theoretically and by simulation the approach of Buckland and co-workers, who proposed estimating a parameter common to all models under study by taking a weighted average over the models, using weights obtained from information criteria or the bootstrap. This approach is compared with the usual approach in which the 'best' model is used, and with Bayesian model averaging. The weighted predictor behaves similarly to model averaging, with generally more realistic mean-squared errors than the usual model-selection-based estimator.

Modelos para dados grupados e sensurados aplicados à área biológica: comparação usando fator de Bayes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Random regression models using Legendre polynomials or linear splines for test-day milk yield of dairy Gyr (Bos indicus) cattle

Studies investigating the use of random regression models for genetic evaluation of milk production in Zebu cattle are scarce. In this study, 59,744 test-day milk yield records from 7,810 first lactations of purebred dairy Gyr (Bos indicus) and crossbred (dairy Gyr × Holstein) cows were used to compare random regression models in which additive genetic and permanent environmental effects were modeled using orthogonal Legendre polynomials or linear spline functions. Residual variances were modeled considering 1, 5, or 10 classes of days in milk. Five classes fitted the changes in residual variances over the lactation adequately and were used for model comparison. The model that fitted linear spline functions with 6 knots provided the lowest sum of residual variances across lactation. On the other hand, according to the deviance information criterion (DIC) and Bayesian information criterion (BIC), a model using third-order and fourth-order Legendre polynomials for additive genetic and permanent environmental effects, respectively, provided the best fit. However, the high rank correlation (0.998) between this model and that applying third-order Legendre polynomials for additive genetic and permanent environmental effects, indicates that, in practice, the same bulls would be selected by both models. The last model, which is less parameterized, is a parsimonious option for fitting dairy Gyr breed test-day milk yield records. © 2013 American Dairy Science Association.

Egg production curve fitting using nonlinear models for selected and nonselected lines of White Leghorn hens

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Random regressions models to describe the genetic variation of milk yield over multiple parities in Buffaloes

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Genotype by environment interaction for birth and weaning weights of composite beef cattle in different regions of Brazil

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Comparison of different nonlinear functions to describe Nelore cattle growth

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Utilização de modelos de regressão aleatória para produção de leite no dia do controle, com diferentes estruturas de variâncias residuais

Foram utilizados quatorze modelos de regressão aleatória, para ajustar 86.598 dados de produção de leite no dia do controle de 2.155 primeiras lactações de vacas Caracu, truncadas aos 305 dias. Os modelos incluíram os efeitos fixos de grupo contemporâneo e a covariável idade da vaca ao parto. Uma regressão ortogonal de ordem cúbica foi usada para modelar a trajetória média da população. Os efeitos genéticos aditivos e de ambiente permanente foram modelados por meio de regressões aleatórias, usando polinômios ortogonais de Legendre, de ordens cúbicas. Diferentes estruturas de variâncias residuais foram testadas e consideradas por meio de classes contendo 1, 10, 15 e 43 variâncias residuais e de funções de variâncias (FV) usando polinômios ordinários e ortogonais, cujas ordens variaram de quadrática até sêxtupla. Os modelos foram comparados usando o teste da razão de verossimilhança, o Critério de Informação de Akaike e o Critério de Informação Bayesiano de Schwar. Os testes indicaram que, quanto maior a ordem da função de variâncias, melhor o ajuste. Dos polinômios ordinários, a função de sexta ordem foi superior. Os modelos com classes de variâncias residuais foram aparentemente superiores àqueles com funções de variância. O modelo com homogeneidade de variâncias foi inadequado. O modelo com 15 classes heterogêneas foi o que melhor ajustou às variâncias residuais, entretanto, os parâmetros genéticos estimados foram muito próximos para os modelos com 10, 15 ou 43 classes de variâncias ou com FV de sexta ordem.

Estimação de parâmetros genéticos para produção de leite de cabras da raça Alpina

Foram utilizados 9.374 registros semanais de produção de leite de 302 primeiras lactações de cabras da raça Alpina. A produção de leite no dia do controle foi analisada por meio de um modelo animal, unicarater, de regressão aleatória, em que as funções de covariâncias para os componentes genéticos aditivos e de ambiente permanente foram modeladas por meio das funções de Wilmink, Ali e Schaeffer e por polinômios ortogonais, em uma escala de Legendre de ordens cúbica e quíntica. Assumiu-se, ainda, variância residual homogênea durante toda a lactação e heterogênea com três e quatro classes de variância residual. Os modelos foram comparados pelo critério de informação de Akaike (AIC), pelo critério de informação Bayesiano de Schwar (BIC), pela função de verossimilhança (Ln L), pela visualização das estimativas de variâncias genéticas, de ambiente permanente, fenotípicas e residuais e pelas herdabilidades. O polinômio de Legendre de ordem quíntica, com quatro e três classes de variâncias residuais, e a função de Ali e Schaeffer, com quatro classes de variâncias residuais, foram indicados como os mais adequados pelo AIC, BIC e Ln L. Estes modelos diferiram na partição da variância fenotípica para as variâncias de ambiente permanente, genética e residual apenas no início e no final da lactação. Contudo, a função de Ali e Schaeffer resultou em estimativas negativas de correlação genética entre os controles mais distantes. O polinômio de Legendre de ordem quíntica, assumindo variância residual heterogênea, mostrou-se mais adequado para ajustar a produção de leite no dia do controle de cabras da raça Alpina.

Estimativas de parâmetros genéticos para produção de leite e persistência da lactação em vacas Gir, aplicando modelos de regressão aleatória

Com o objetivo de estimar parâmetros genéticos para a produção de leite no dia do controle (PLDC), foram usadas as 2.440 primeiras lactações de vacas da raça Gir leiteira, com partos registrados entre 1990 e 2005. As PLDC foram consideradas em dez classes mensais e analisadas por meio de modelo de regressão aleatória (MRA) utilizando-se como efeitos aleatórios o genético-aditivo, o de ambiente permanente e o residual e, como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos (GC), a co-variável idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e a curva média de lactação da população. Os efeitos genético-aditivos e de ambiente permanente foram modelados utilizando-se as funções de Wilmink (WIL) e Ali e Schaeffer (AS). As variâncias residuais foram modeladas utilizando-se 1, 4, 6 ou 10 classes. Os grupos de contemporâneos foram definidos como rebanho-ano-estação do controle contendo no mínimo três animais. Os testes indicaram que o modelo com quatro classes de variâncias usando a função paramétrica AS foi o que melhor se ajustou aos dados. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,21 a 0,33 para a função AS e de 0,17 a 0,30 para WIL e foram maiores na primeira metade da lactação. As correlações genéticas entre as PLDC foram positivas e elevadas entre os controles adjacentes e diminuiram quando a distância entre os controles aumentou. Para o melhor modelo, foram estimados os valores genéticos para a produção de leite acumulada até os 305 dias e, para períodos parciais da lactação, foram obtidas como médias dos valores genéticos preditos naquele período. Os valores genéticos foram comparados, por meio da correlação de posto, ao valor genético predito para a produção acumulada até os 305 dias, pelo método tradicional. As correlações entre os valores genéticos indicaram que podem ocorrer divergências na classificação dos animais pelos critérios estudados.

Estimação de funções de covariância para características de crescimento da raça Tabapuã utilizando modelos de regressão aleatória

Foram utilizados 35.732 registros de peso do nascimento aos 660 dias de idade de 8.458 animais da raça Tabapuã para estimar funções de covariância utilizando modelos de regressão aleatória sobre polinômios de Legendre. Os modelos incluíram: como aleatórios, os efeitos genético aditivo direto, materno, de ambiente permanente de animal e materno; como fixos, os efeitos de grupo de contemporâneo; como covariáveis, a idade do animal à pesagem e a idade da vaca ao parto (linear e quadrática); e sobre a idade à pesagem, polinômio ortogonal de Legendre (regressão cúbica) foi considerado para modelar a curva média da população. O resíduo foi modelado considerando sete classes de variância e os modelos foram comparados pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz e Akaike. O melhor modelo apresentou ordens 4, 3, 6, 3 para os efeitos genético aditivo direto e materno, de ambiente permanente de animal e materno, respectivamente. As estimativas de covariância e herdabilidades, obtidas utilizando modelo bicaracter, e de regressão aleatória foram semelhantes. As estimativas de herdabilidade para o efeito genético aditivo direto, obtidas com o modelo de regressão aleatória, aumentaram do nascimento (0,15) aos 660 dias de idade (0,45). Maiores estimativas de herdabilidade materna foram obtidas para pesos medidos logo após o nascimento. As correlações genéticas variaram de moderadas a altas e diminuíram com o aumento da distância entre as pesagens. A seleção para maiores pesos em qualquer idade promove maior ganho de peso do nascimento aos 660 dias de idade.

Random regression analyses using B-splines functions to model growth from birth to adult age in Canchim cattle

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Random regression models to estimate test-day milk yield genetic parameters Holstein cows in Southeastern Brazil

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Estimação de componentes de co-variância para pesos corporais do nascimento aos 365 dias de idade de bovinos Guzerá empregando-se modelos de regressão aleatória

Um total de 19.770 pesos corporais de bovinos Guzerá, do nascimento aos 365 dias de idade, pertencentes ao banco de dados da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu (ABCZ) foi analisado com os objetivos de comparar diferentes estruturas de variâncias residuais, considerando 1, 18, 28 e 53 classes residuais e funções de variância de ordens quadrática a quíntica; e estimar funções de co-variância de diferentes ordens para os efeitos genético aditivo direto, genético materno, de ambiente permanente de animal e de mãe e parâmetros genéticos para os pesos corporais usando modelos de regressão aleatória. Os efeitos aleatórios foram modelados por regressões polinomiais em escala de Legendre com ordens variando de linear a quártica. Os modelos foram comparados pelo teste de razão de verossimilhança e pelos critérios de Informação de Akaike e de Informação Bayesiano de Schwarz. O modelo com 18 classes heterogêneas foi o que melhor se ajustou às variâncias residuais, de acordo com os testes estatísticos, porém, o modelo com função de variância de quinta ordem também mostrou-se apropriado. Os valores de herdabilidade direta estimados foram maiores que os encontrados na literatura, variando de 0,04 a 0,53, mas seguiram a mesma tendência dos estimados pelas análises unicaracterísticas. A seleção para peso em qualquer idade melhoraria o peso em todas as idades no intervalo estudado.