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Título: Avaliação do modelo NRC para predição do consumo de matéria seca por vacas leiteiras manejadas em pastagens tropicais.
Autor(es): MELLO, B. L. B de.
Bernardo Lima Bento de Mello, Incaper.
Palavras-chave: Avaliação empírica
Forragens tropicais
Poder preditivo
Pastagens
Matéria seca
Gramíneas tropicais
Data do documento: 19-Jan-2017
Editor: Campos dos Goytacazes, RJ : UENF, 2011.
Descrição: Objetivou-se avaliar o modelo do National Research Council (NRC) para gado leiteiro a fim de estimar o consumo de matéria seca (CMS) por vacas mestiças manejadas em pastagens tropicais durante a época das chuvas. Foi efetuada uma análise conjunta de cinco estudos, contemplando três forrageiras. Foram avaliadas 132 estimativas individuais do CMS observado (CMSObs), obtidas por meio do indicador externo Cr2O3. O CMS também foi predito a partir do software do NRC (CMSPred), que, por sua vez, foi abastecido com inputs referentes aos animais e ao ambiente de criação. Os valores de CMSPred (12,7 ± 1,6 kg/d) foram semelhantes aos de CMSObs (12,3 ± 3,3 kg/d). Foram obtidas as seguintes estimativas da avaliação do poder preditivo do modelo: viés médio ( 0,419 kg/d), coeficiente de determinação (0,029), coeficiente de correlação (0,17; P = 0,051), quadrado médio do erro de predição (11,844 ± 20,034), fator de eficiência do modelo ( 0,081), coeficiente de determinação do modelo (4,103) e fator de correção do viés (0,767). A comparação entre CMSObs e CMSPred. permitiu identificar a tendência de superestimação das predições se considerado o ajuste por meio de regressão robusta para o modelo linear simples sem intercepto. A estimativa robusta do desvio padrão residual da regressão robusta foi de 3,26 kg/d; portanto, considerando-se o valor médio de 12,28 kg/d para o CMSObs, o quociente entre ambos é um indicador da variabilidade, ou seja, 26,55%. A dispersão da unidade de desvio normal do erro em função do CMSPred não apresentou viés geral e, portanto, as variáveis independentes escolhidas são suficientes para este quesito. Nas condições avaliadas, o modelo produz predições de CMS com satisfatória exatidão; porém, com baixa precisão.
URI: http://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/handle/item/2646
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