Modelo não linear com erro multiplicativo: aplicacão em estudo de alometria de ovelhas
Alometria. Erro multiplicativo. Distribuição log-normal. Máxima verossimilhança. Simulação Monte Carlo.
Os modelos alométricos são utilizados para descrever o crescimento relativo de estruturas biológicas em função de uma variável corporal de referência. Entretanto, a estimação e a interpretação de seus parâmetros dependem da estrutura probabilística atribuída ao termo de erro. Este projeto tem como objetivo avaliar métodos de estimação aplicados ao modelo alométrico de Huxley, com ênfase nas consequências do erro multiplicativo log-normal e na condição na escala original. Serão realizadas simulações Monte Carlo fundamentadas em parâmetros alométricos publicados para cordeiros das raças Santa Inês e Bergamácia. Três formulações serão consideradas: o modelo não linear direto com erro aditivo normal; o modelo log-linear convencional, associado ao erro multiplicativo log-normal com média zero na escala logarítmica; e o modelo multiplicativo log-normal parametrizado com média na escala logarítmica, de modo que o erro apresente esperança unitária na escala original. Os parâmetros serão estimados por mínimos quadrados e máxima verossimilhança, conforme a formulação avaliada, e o desempenho dos procedimentos será examinado por medidas como viés, variância, erro quadrático médio e cobertura dos intervalos de confiança. Espera-se esclarecer como a especificação do erro e a escala de ajuste influenciam a recuperação dos parâmetros alométricos e a interpretação da curva na escala original. O estudo poderá contribuir para o uso mais criterioso de modelos de potência em pesquisas de crescimento animal e em outras aplicações biológicas envolvendo variáveis positivas e variação proporcional.