Ajuste de modelos mixtos no lineales para la descripción de curvas de lactación bovina bajo pastoreo en El Mantaro, Junín, Perú
DOI:
https://doi.org/10.15381/rivep.v31i4.19027Palabras clave:
curvas de lactación, modelos mixtos no lineales, función de Wood, función de Wilmink, Junín, PerúResumen
En el análisis de curvas de lactación bovina bajo estabulación se han usado, convencionalmente, modelos de efectos fijos no lineales (MNL). Los objetivos de este estudio fueron (i) evaluar el ajuste de los modelos mixtos no lineales (MMNL) utilizando las funciones de Wood (y = β1xβ2e-β3x) y Wilmink (y = β1 + β2e-0.009x+ β3x) para describir curvas de lactación en condiciones de heterocedasticidad y correlación de errores y (ii) evaluar el efecto del número y época de partos sobre los parámetros de ambas funciones. Las funciones fueron ajustadas, usando MNL y MMNL, a 600 registros de producción de leche pertenecientes a 42 lactaciones, bajo pastoreo, entre 2004 y 2102. Las lactaciones correspondieron a vacas con 1, 2 o >3 partos, ocurridos en época seca o época húmeda en el establo de la Estación Experimental IVITA-El Mantaro (Junín, Perú). Para ambas funciones, los MMNL tuvieron un mejor desempeño que los MNL, reduciendo el error estándar residual, incrementando la verosimilitud y modelando los efectos de las lactaciones individuales y sus respectivas correlaciones para todos los parámetros de ambas funciones. Los MNNL también fueron capaces de modelar la heterocedasticidad con una función de varianza y la dependencia entre errores con una función de correlación espacial. No se observaron diferencias sustanciales en el ajuste entre las funciones de Wood y de Wilmink en términos del error estándar residual y de los criterios de información de Akaike y bayesiano. El número y la estación de parto tampoco tuvieron efectos significativos sobre los parámetros de las curvas de lactación de ambas funciones. Se concluye que los MMNL son una excelente herramienta para modelar curvas de lactación poblacionales e individuales.
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Derechos de autor 2020 Miguel Ara Gómez, Ysela Agüero Palacios
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