|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
|
Data corrente: |
06/11/2009 |
|
Data da última atualização: |
10/11/2009 |
|
Autoria: |
SAVIAN, T. V.; MUNIZ, J. A.; SÁFADI, T.; SILVA, F. F. e. |
|
Título: |
Análise bayesiana para modelos de degradabilidade ruminal.
|
|
Ano de publicação: |
2009 |
|
Fonte/Imprenta: |
Ciência Rural, Santa Maria, v. 39, n. 7, p. 2169-2177, out. 2009. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
Neste estudo, utilizou-se a metodologia bayesiana para ajustar os modelos de ORSKOV & MCDONALD (1979) e MCDONALD (1981) a conjuntos de dados simulados e a um conjunto de dados de porcentagem de degradação da fibra em detergente neutro da gramínea coastcross (Cynodon dactylon x Cynodon nlemfuensis), ao longo do tempo. As amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros foram obtidas por meio dos métodos de Monte Carlo com cadeias de Markov (MCMC), especificamente, os algoritmos Amostrador de Gibbs e Metropolis-Hastings. A metodologia bayesiana mostrou-se eficiente, sendo avaliada e comprovada pelo estudo de simulação, que apresentou estimativas bem próximas ao valor paramétrico. As estimativas obtidas para os parâmetros dos modelos por meio da abordagem bayesiana mostraram-se bastante coerentes com os valores relatados na literatura. O modelo de Orskov e McDonald foi mais plausível que o modelo de McDonald na descrição dos dados de degradação.
|
|
Palavras-Chave: |
Degradabilidade in situ; Inferência bayesiana; Métodos MCMC; Modelo não linear. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
Marc: |
LEADER 01570naa a2200205 a 4500
001 1066873
005 2009-11-10
008 2009 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aSAVIAN, T. V.
245 $aAnálise bayesiana para modelos de degradabilidade ruminal.
260 $c2009
520 $aNeste estudo, utilizou-se a metodologia bayesiana para ajustar os modelos de ORSKOV & MCDONALD (1979) e MCDONALD (1981) a conjuntos de dados simulados e a um conjunto de dados de porcentagem de degradação da fibra em detergente neutro da gramínea coastcross (Cynodon dactylon x Cynodon nlemfuensis), ao longo do tempo. As amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros foram obtidas por meio dos métodos de Monte Carlo com cadeias de Markov (MCMC), especificamente, os algoritmos Amostrador de Gibbs e Metropolis-Hastings. A metodologia bayesiana mostrou-se eficiente, sendo avaliada e comprovada pelo estudo de simulação, que apresentou estimativas bem próximas ao valor paramétrico. As estimativas obtidas para os parâmetros dos modelos por meio da abordagem bayesiana mostraram-se bastante coerentes com os valores relatados na literatura. O modelo de Orskov e McDonald foi mais plausível que o modelo de McDonald na descrição dos dados de degradação.
653 $aDegradabilidade in situ
653 $aInferência bayesiana
653 $aMétodos MCMC
653 $aModelo não linear
700 1 $aMUNIZ, J. A.
700 1 $aSÁFADI, T.
700 1 $aSILVA, F. F. e.
773 $tCiência Rural, Santa Maria$gv. 39, n. 7, p. 2169-2177, out. 2009.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Epagri-Sede (Epagri-Sede) |
|
