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Modelagem do crescimento populacional do rebanho bovino brasileiro Modeling the growth of Brazilian cattle population
Considerando-se o número efetivo de animais e a taxa de abate do rebanho bovino brasileiro no perÃodo de 1983 a 2000, estimou-se o crescimento dessa população utilizando-se o modelo de Richards, ajustado pela técnica de verossimilhança profile. O modelo se mostrou adequado para descrever o crescimento da população brasileira de bovinos, pois as superestimavas e ou subestimavas dos valores se situaram entre 1 e 2,5%. A partir da modelagem por cadeia de Markov, foram calculados a probabilidade de o rebanho atingir 200 milhões de animais até o ano de 2015, em função da taxa de abate, e o tempo esperado para se atingir este tamanho populacional, em função da taxa de abate. A probabilidade de o rebanho atingir 200 milhões de animais até o ano de 2015, a uma taxa de abate de aproximadamente 17%, é 0,7. Com taxa de abate anual de 16%, o rebanho atingirá esse tamanho no perÃodo de 11 anos e, com taxa de abate de 18%, em 20 anos.<br>The growth of the Brazilian bovine cattle population was evaluated using the effective number of animals and the annual slaughter rate from 1983 to 2000. The Richards model was fitted with the profile likelihood technique. Two population parameters were calculated by Markov chain modeling: a) the probability of the cattle population to reach 200 million of animals in 2015 as a function of the slaughter rate; b) the time to reach this size, considering different annual slaughter rates. The Richards model was adequate to estimate the Brazilian cattle population growth since overestimated and/or underestimated values ranged between one and 2.5%. The probability of the Brazilian herd to reach 200 millions animals in 2015 for an annual slaughter rate of approximately 17% is 0.7 and the expected time to reach 200 million animals for annual slaughter rates of 16% and 18% was 11 and 20 years respectively
Habitat patchiness and macrobenthic community structure in an upland stream in temperate Victoria, Australia
Parametric modelling of growth curve data: An overview
Alc, BIC, covariance structure, longitudinal data, mean structure, repeated measures, RLRT, 62J05, 62F10, 62P10,