INFLUÊNCIA DA INFORMAÇÃO À PRIORI NA ESCOLHA DE MODELOS PARA AVALIAÇÃO GENÉTICA DE SUÍNOS

Ano: 2006 | Volume: 30 | Número: 3

Autores: R. da Fonseca, J. A. Cobuci, A. V. Pires, C. V. Araújo, A. R. C. da Costa

Palavras-chave: função de verossimilhança, informação à priori, suínos, teoria bayesiana

Resumo Português:

Programas de melhoramento são atividades que se desenvolvem durante anos e, por isso, devem ser flexíveis ao ajuste
às novas situações criadas por mudanças nas tendências de mercado, na situação econômica e aquelas causadas por aumento
do volume e qualidade dos dados e, também, por novas técnicas propostas pela comunidade científica. O ajuste a essas
últimas deve ser feito, principalmente, por meio da substituição e escolha do modelo mais adequado para a descrição do
fenômeno, em um determinado cenário. Os dados de ganho de peso médio diário, de um programa de melhoramento de suínos,
envolvendo as raças Duroc, Landrace e Large White, foram analisados por meio da teoria bayesiana, por meio de dois
modelos candidatos. Foram simulados três níveis de informação à priori: informativa, pouco informativa e não informativa.
O comportamento das curvas das distribuições à posteriori e as respectivas estimativas associadas a cada nível de informação
à priori foram analisadas e comparadas. Os resultados indicam que no modelo mais simples, as amostras das três raças são
suficientes para produzir estimativas que não são alteradas pela informação à priori. Com relação ao mais parametrizado, as
estimativas, para a raça Duroc, são alteradas pelo conhecimento prévio e, nesse caso, deve se buscar a melhor representação
possível da distribuição à priori para obtenção de estimativas que são mais adequadas, dado o estado de conhecimento atual
do melhorista.

Resumo Inglês:

Breeding programs are activities developed during several years and then must be flexible to adjust new situations
created by changes in market trends, economic context and those caused by increase of amount and quality of data and
scientific discoveries. The adjust to the latter must be done essentially by means of change and chose of the most suitable
model to describe the phenomenon at specific scenario. Data of swine breeding program involving Duroc, Landrace and Large
White races were analyzed through Bayesian theory to two candidate models. Three levels of à priori information were
simulated: informative, little informative and non informative. The behavior of the à posteriori distributions curves and
estimates associated of each level of information à priori were analyzed and compared. The results indicate that in the
simplest model the samples of the three races are sufficient to yield estimates that aren t altered by à priori information.
Duroc´s estimates, with regard to complex model, are altered by à priori knowledge before data collecting and then should
be tried the best representation of the à priori distribution to obtain suitable estimates given the actual knowledge of the
breeder at that moment.