Descrição da variabilidade intra-específica em observações de peso-idade de bovinos por funções de covariância (Description of intra-specific variability of age-weight bovine records by covariance functions)

Resumo
A covariância intra-individual geralmente é representada por uma matriz com estrutura esférica, definida por uma função de covariância denominada simetria composta, através de um modelo conhecido como modelo de repetibilidade. Entretanto, esta estrutura pode não ser a mais adequada, principalmente no caso da ocorrência de autocorrelação e heterogeneidade de variâncias. O objetivo deste trabalho foi analisar diferentes estruturas de covariância para modelar a covariância intra-individual e selecionar a mais adequada. Foram utilizados 1737 dados de peso-idade de 193 bovinos Guzerá, nascidos e criados no estado de Pernambuco entre 1970 e 2000, inclusive. Os dados foram analisados por um modelo misto e utilizando doze diferentes estruturas para a matriz de covariâncias intra-individual, sendo ajustados por máxima vero-ssimilhança restrita. As matrizes mais adequadas foram selecionadas pelo critério de informação de Akaike (AIC) e a melhor predição das correlações entre pesagens. Os efeitos incluídos no modelo tiveram sua significância influenciada pela estrutura da matriz. A matriz que obteve melhor ajuste juntamente a uma boa predição da correlação entre as diferentes pesagens foi a estrutura definida pela função de covariância Markoviana (SP(POW)).
Abstract
The intra-individual covariance is usually represented by a spherical structure, defined by covariance function denominated compound symmetry, toward a model named repeatability model. This structure, however, could not be the more adequate, particularly in cases in which occur autocorrelation and variance hetero-geneity. The aim of this work was to analyze different covariance structures to model the intra-individual covariance and to select the more appropriate. There were utilized 1737 records from 193 animals of Guzerá breed cattle, born and reared in Pernambuco state, northeastern Brazil, between 1970 and 2000, inclusive. The records were analyzed by a mixed model and using twelve different structures for intra-individual covariance matrix, being adjusted by a restricted maximum likelihood process. The more adequate matrix was selected by Akaike information criteria and best prediction of correlations between weightings. The effects included in model had its significance affected by matrix structure. The matrix that had the best adjust together a good prediction of correlations between different weightings was the structure defined by Markovian covariance function (SP(POW)).