Abstract

GALEANO-VASCO, Luis; CERON-MUNOZ, Mario; RODRIGUEZ, Daniel  and  COTES, José M. Uso del modelo de distribución con retardo para predecir la producción de huevos en gallinas ponedoras. Rev Colom Cienc Pecua [online]. 2013, vol.26, n.4, pp.270-279. ISSN 0120-0690.

Antecedentes: los modelos matemáticos permiten caracterizar y estimar las curvas de producción de huevos, siendo de gran importancia para la evaluación de la eficiencia productiva de las gallinas, posibilitando identificar factores que afecten la producción animal y aplicar correctivos para minimizar su efecto. Objetivo: se comparó la capacidad para ajustar la curva de producción de huevos utilizando el modelo de distribución con retardo (Delay) y los modelos Adams-Bell y Lokhorst. Métodos: se utilizaron 225 datos de registros semanales de producción de cuatrolíneas: Hy Line Brown (62 datos), Lohmann LSL (54 datos), Isa Brown (54 datos), y Lohmann Brown (55 datos). Los lotes analizados pertenecieron a la Hacienda La Montaña, de la Universidad de Antioquia (Colombia). Los modelos fueron validados y contrastados con MAD, el coeficiente de determinación (R²) y de correlación (r), y el estadístico Durbin-Watson. Resultados: los modelos Delay y Lokhorst presentaron valores de R² superiores a 0,8 y valores de r superiores a 0,9 (p<0,01). El modelo Adams-Bell para la curva Lohmann Brown obtuvo el menor valor de r (0,81), mientras que los modelos Delay y Lokhorst presentaron el valor más alto de R² (1,0) para la curva de Isa Brown. El modelo Delay se ajustó a la curva, con valores de 28 y 40 para el parámetro k, y de 63 y 64 para el parámetro DEL. La curva de la línea Hy line Brown presentó gran cantidad de irregularidades (altibajos), generando mayor dificultad para ser ajustada con los modelos evaluados. Conclusión: los modelos Delay y Lokhorst son eficientes para predecir la curva de producción de huevos de aves de las estirpes probadas. La bondad de ajuste del modelo Delay podría aumentarse mediante la inclusión de otras variables de entrada tales como las relaciones fisiológicas, relaciones de oferta y demanda de recursos, y variables ambientales, posibilitando que el modelo Delay se ajuste a las fluctuaciones de las curvas.

Keywords : análisis de regresión; modelación; modelo matemático.

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