Seleção e classificação multivariada de modelos não lineares para frangos de corte

Objetivou-se com este estudo utilizar a tecnica de analise de agrupamento para classificar modelos de regressao nao lineares usados para descrever a curva de crescimento de frangos de corte, levando em consideracao os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Para tanto, utilizaram-se dados de peso corporal e idade dos seguintes grupos geneticos de frangos de corte: Cobb500, Hubbard Flex e Ross308, de ambos os sexos, constituindo, assim, seis classes. Foram ajustados 10 modelos nao lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinacao ajustado, pelos criterios de informacao de Akaike e bayesiano, pelo quadrado medio do erro e pelo indice assintotico. A analise de agrupamento indicou os modelos logistico, Michaelis-Menten, Michaelis-Menten modificado e von Bertalanffy como os mais adequados a descricao das curvas de crescimento das seis classes estudadas.