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169 (Dec) pp 3-95
168 (Dec) pp 369-470
166-167 (Sep) pp 97-368
165 (Mar) pp 1-96
164 (Dec) pp 305-403
163 (Sep) pp 201-302
162 (Jun) pp 105-195
161 (Mar) pp 3-102
160 (Dec) pp 401-508
159 (Dec) pp 301-396
158 (Sep) pp 203-300
157 (Jun) pp 105-200
156 (Mar) pp 3-100
155 (Dec) pp 605-710
154 (Sep) pp 303-603
153 (Sep) pp 195-302
152 (Jun) pp 101-194
151 (Mar) pp 1-100
149 (Dec) pp 315-412
148 (Sep) pp 207-314
147 (Jun) pp 101-209
146 (Mar) pp 1-100
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138 (Jun) pp 103-204
137 (Mar) pp 1-106
136 (Sep) pp 203-370
135 (Jun) pp 107-204
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101 (Mar) pp 1-110
100 (Dec) pp 307-403
99 (Sep) pp 201-306
98 (Jun) pp 109-200
97 (Mar) pp 1-108
95-96 (Sep) pp 209-301
94 (Jun) pp 109-207
93 (Mar) pp 1-108
41 (Mar) pp 1-100
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INFLUêNCIA DA ESTRUTURA DA MATRIZ DE COVARIâNCIAS NA CLASSIFICAçãO DE REPRODUTORES CAPRINOS
INFLUENCE OF COVARIANCE MATRIX STRUCTURE TYPE ON MALE GOAT RANKING

Santoro, K.R.1 e Barbosa, S.B.P.2

1Unidade Acadêmica de Garanhuns. Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). Av. Bom Pastor, s/n. Bairro Boa Vista. Caixa Postal 152. CEP 55296-901. Garanhuns. Brasil. krsantoro@uag.ufrpe.br
2Departamento de Zootecnia. Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). Rua Dom Manoel de Medeiros, s/n. Bairro de Dois Irmãos. 52171-900 Recife. Brasil. sbarbosa@dz.ufrpe.br

Palavras chave adicionais
Caprinos Moxotó. Funções de covariância. Medidas repetidas. REML. Teste de esfericidade.
 
Additional keywords
Covariance functions. Moxotó breed. REML. Repeated measures. Sfericity test.
 
Resumo
Analisaram-se dados de peso-idade de 412 caprinos da raça Moxotó, filhos de 151 mães e 50 pais, nascidos entre 1984 e 1988, nos meses de março a julho, no estado de Pernambuco, totalizando 1749 observações. Considerou-se um modelo misto com os seguintes fatores: sexo (S), ano de nascimento (A), mês de nascimento (M), tipo de parto (T), tipo de pelagem (P), ordem de parto (O), efeito linear da umidade relativa (U), efeito linear da temperatura (C), efeito linear da pluviosidade (H), efeito aleatório do reprodutor (R), efeito aleatório da mãe (F), efeito linear (D) e quadrático (D2) do fator tempo em dias. O objetivo do trabalho foi verificar a influência do tipo de matriz de covariância entre pesos sobre a predição de efeitos aleatórios e sua influência na classificação de reprodutores. Ajustaram-se as matrizes simetria composta (CS), simetria composta heterogênea (CSH), autorregressiva de ordem um (AR(1)), autorregressiva heterogênea de ordem um (ARH(1)), autorregressiva de médias móveis de ordem um (ARMA(1,1)), Toeplitz heterogênea (TOEPH), não estruturada com correlações (UNR), componente de variância (VC) e spatial power (SP(POW)). A alteração do tipo da matriz de covariância alterou a predição dos efeitos aleatórios e fixos estudados no modelo. A matriz mais adequada foi a ARH(1), os efeitos influentes para o melhor modelo foram reprodutor (p<0,05), fêmea (p<0,01), sexo (p<0,01) e tipo de parto (p<0,01) e efeito linear e quadrático do tempo (p<0,01).
 
Summary
Were analised records of weight-age from 412 goats from Moxotó breed, originated from 151 females and 50 males, born between 1984 and 1988, from march to july, in Pernambuco state, northeastern Brazil, totalizing 1749 records. Was considered a mixed model with the factors: sex (S), year of birth (A), month of birth (M), parturition type (T), bristle type (P), parturition order (O), linear effect of relative umidity (U), linear effect of temperature (C), linear effect of pluviosity (H), random effect of male (R), random effect of female (F), linear (D) and quadratic (D2) time effect in days. The objective was to verify the influence of covariance matrix type between weigths on prediction of random effects and the ranking of male goats. Were utilized the follow matrix type compond simmetry (CS), heterogeneity compond simmetry (CSH), autoregressive of order one (AR(1)), heterogeneous autoregressive of order one (ARH(1)), autoregressive moving average of order one (ARMA(1,1)), heterogeneous Toeplitz (TOEPH), non structured with correlation (UNR), variance component (VC), and spatial power (SP(POW)). Change in covariance matrix type changed the predicted random model effects. The most adequate matrix was ARH(1), influential effects were male (p<0,05), female (p<0,01), sex (p<0,01), parturition type (p<0,01), and linear and quadratic effect of time (p<0,01).
 
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