Metodologias para comparação de parâmetros em modelos não lineares
regressão; igualdade de parâmetros, inferência bayesiana.
Em experimentos biológicos, como curvas de desenvolvimento, os tratamentos submetidos ao material experimental podem afetar as estimativas dos parâmetros. As curvas de desenvolvimento são bem ajustadas por modelos não lineares. A comparação de tratamentos nos modelos não lineares de desenvolvimento tem sido feita principalmente por meio da inferência clássica. A metodologia bayesiana usa as informações presentes nos dados amostrais e o conhecimento prévio a respeito dos parâmetros para realizar inferência sobre os parâmetros por meio do teorema de Bayes. Portanto, o objetivo geral deste trabalho é propor uma metodologia que possibilite a comparação de parâmetros de modelos não lineares provenientes de diferentes tratamentos através da inferência bayesiana. O presente trabalho é divido em duas partes, sendo que a primeira traz um apanho geral sobre modelos de regressão e a metodologia bayesiana. A segunda parte, se refere aos artigos, cujo o primeiro artigo tem como objetivo é usar inferência bayesiana para modelar o crescimento em pesos ao longo dos dias de galinhas da raça Utrerana, macho e fêmea, da variedade preta considerando os modelos não lineares Logístico, Gompertz e von Bertalanffy, com efeito fixo sexo, selecionar o melhor modelo e avaliar o dimorfismo sexual da raça com base no teste de hipótese bayesiano. Para realizar as analises foi usado o Hamiltoniano de Monte Carlo (HMC) um algoritmo derivado do MCMC, no software R, por meio do pacote bmrs.