ESTIMADORES ADAPTATIVOS PARA AJUSTES DE MODELOS NÃO LINEARES NA DESCRIÇÃO DE CURVAS DE CRESCIMENTO
Modelo Logístico; Estimadores Robustos; Valores Discrepantes.
Experimentos de campo estão sujeitos a fatores aleatórios não controláveis, o que pode implicar em dados que contenham informações que não representam a realidade, prejudicando o ajuste de modelos, visto que frequentemente a estimação de seus parâmetros é via método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), um estimador suscetível a valores discrepantes. Neste trabalho, objetiva-se propor estimadores adaptativos a fim de otimizar o ajuste do modelo não linear Logístico em curvas de crescimento cujos dados apresentam valores discrepantes. Os estimadores serão avaliados por meio de estudos de simulação Monte Carlo. Serão estudados diferentes cenários para avaliar a influência de valores discrepantes em diferentes regiões da curva sobre as estimativas dos parâmetros. O conjunto de dados para aplicação da metodologia adaptativa se refere a equinos da raça Mangalarga Marchador com 6 a 228 meses de idade, em que as medidas coletadas foram o peso vivo (PV), altura da cernelha (AC), comprimento corporal (CC), perímetro torácico (PT) e de canela (PC). Estas medidas foram registradas em função da idade do animal, em meses. A implementação da metodologia proposta inicialmente foi bem sucedida, incitando o desenvolvimento de outros métodos adaptativos, assim como condições diferentes para aplicação dos mesmos.