Uso de métodos multivariados para detecção do nível de conforto térmico de bubalinos em Belém, Pará.

Este trabalho objetivou identificar se búfalos da raça Murrah estão em condições de conforto ou desconforto térmico em um dado momento, e ainda quantificar o nível de estresse do animal segundo as variáveis observadas, para tal, fez-se o uso de técnicas de estatística multivariada, Análise Fatorial e Modelos de Regressão para variáveis qualitativas. Para esta análise foram utilizadas variáveis climáticas e fisiológicas, que definiram dois fatores através da Análise fatorial que foram utilizados como covariáveis no modelo de regressão. A análise fatorial mostrou-se adequada, segundo o critério KMO que foi da ordem 0,774, o teste de Bartlett foi significante a 1%, trazendo evidências de que a matriz de correlação em geral é significante. O modelo ordinal que melhor se ajustou aos dados foi o modelo com função de ligação complemento log-log, pois apresentou menor valor da medida ?2LL, sendo todas as covariáveis significantes ao nível de 1%.

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Bibliographic Details
Main Authors: SILVA, J. A. R. da, SANTOS, N. de F. A. dos, ARAÚJO, A. A. de, LOURENÇO JUNIOR, J. de B., GARCIA, A. R., CAMPOS, P. S. da S., JUCÁ, A. C. C., COSTA, T. S. A. da
Other Authors: Jamile Andréa Rodrigues da Silva, UFRA; Núbia de Fátima Alves dos Santos, UFRA; Airton Alencar de Araújo, UECE; José de Brito Lourenço Júnior, UEPA; ALEXANDRE ROSSETTO GARCIA, CPPSE; Pedro Silvestre da Silva Campos, UFRA; Ana Carolina Cavalcante Jucá, GRADUANDA UFRA; Thays Syntya Antunes da Costa, GRADUANDA UFRA.
Format: Separatas biblioteca
Language:pt_BR
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Published: 2015-01-14
Subjects:Análise fatorial, Nível de estresse do animal, Variáveis climáticas, Bubalino,
Online Access:http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1005532
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Description
Summary:Este trabalho objetivou identificar se búfalos da raça Murrah estão em condições de conforto ou desconforto térmico em um dado momento, e ainda quantificar o nível de estresse do animal segundo as variáveis observadas, para tal, fez-se o uso de técnicas de estatística multivariada, Análise Fatorial e Modelos de Regressão para variáveis qualitativas. Para esta análise foram utilizadas variáveis climáticas e fisiológicas, que definiram dois fatores através da Análise fatorial que foram utilizados como covariáveis no modelo de regressão. A análise fatorial mostrou-se adequada, segundo o critério KMO que foi da ordem 0,774, o teste de Bartlett foi significante a 1%, trazendo evidências de que a matriz de correlação em geral é significante. O modelo ordinal que melhor se ajustou aos dados foi o modelo com função de ligação complemento log-log, pois apresentou menor valor da medida ?2LL, sendo todas as covariáveis significantes ao nível de 1%.