2 resultados para Nonlinear model updating
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
Este artigo usa modelos lineares e não lineares de Índice de Difusão para prever, um período à frente, a taxa de crescimento trimestral do PIB agrícola brasileiro. Esses modelos são compostos de fatores comuns que permitem redução significativa do número de variáveis explicativas originais. Os resultados de eficiência preditiva apontam para uma superioridade das previsões geradas pelos modelos de Índice de Difusão sobre os modelos ARMA. Entre os modelos de Índice de Difusão, o modelo não linear com efeito threshold superou os resultados do modelo linear e do modelo AR.
Resumo:
Com o objetivo de ajustar modelos não-lineares, foram utilizados registros mensais do peso de 10 fêmeas de cateto (Pecari tajacu) coletados durante dois anos, no criatório do campo experimental Álvaro Adolfo da Embrapa Amazônia Oriental, Belém, PA. Utilizaram-se os modelos de Von Bertalanffy, Brody, Gompertz e Logístico. Os parâmetros foram estimados usando o procedimento NLIN do aplicativo SAS. Os critérios utilizados para verificar o ajuste dos modelos foram: desvio padrão assintótico (ASD); coeficiente de determinação (R2); desvio médio absoluto dos resíduos (ARD) e o índice assintótico (AR). Os modelos Brody e Logístico estimaram, respectivamente, o maior (19,44kg) e o menor (19,18kg) peso assintótico (A), caracterizando a menor (0,0064kg/dia) e a maior (0,0113kg/dia) taxa de maturação (K), haja vista a natureza antagônica entre estes parâmetros, comprovada pela correlação fenotípica variando entre -0,75 à -0,47. O modelo Brody estimou o menor valor para o ARD, fator limitante para caracterizar o menor valor para o AR por este modelo. Considerando o AR, o modelo Brody apresentou o melhor ajuste, contudo, pelos valores encontrados, os demais modelos também apresentaram ajuste adequando aos dados ponderais da referida espécie/sexo. Com base no AR adotado neste trabalho, recomenda-se o modelo Brody para ajustar a curva de crescimento de fêmeas de cateto (Pecari tajacu). Em razão dos valores estimados, sobretudo, para a K, essa característica pode ser incluída em um índice de seleção. Contudo, estudos com grupos mais representativos e criados em outras condições se faz oportuno.