Curva de lactación en ganado bovino lechero con modelos no lineales en un establo del valle de Huaura
Descripción del Articulo
Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Producción Animal
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2017 |
Institución: | Universidad Nacional Agraria La Molina |
Repositorio: | UNALM-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/2817 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12996/2817 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Vacas lecheras Razas (Animales) Datos de producción Lactación Rendimiento lechero Modelos de simulación Evaluación Perú Vacas Holstein Curva de lactación Modelos no lineales Pico de producción Valle de Huaura Región Lima https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.02.01 |
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Luego se seleccionó el modelo con mejor ajuste; bajo los criterios de información Akaike (AIC) y Bayesiano (BIC). Los MMNL tuvieron mejor ajuste para la curva de lactancia a 305 días. El modelo de Wood fue el de mejor ajuste para el primer parto y el modelo Wilmink para segundo y tercer a más partos. Así mismo se determinó el pico y días al pico, potencial productivo en los tercios de la lactancia y la producción a 305 días en los distintos números de partos.The objective of the present research was to model the lactation curve with nonlinear models (MNL) and mixed nonlinear models (MMNL), in the period 2007-2013 at the Granados herd, to determine the best fit curve and to be Useful in the practical applications of evaluation of milk production in different numbers of calving. We analyzed 22,173 test fortnightly dairy milk (Kg) data corresponding to the first, second and third more deliveries, with 1,302 lactations and 668 Holstein cows. Four MNL and four MMNL were evaluated based on the Brody, Wood, Cobby and Wilmink models. Using NLMIXED from SAS V9.4; including in MNL fixed effects and MMNL with random effects. Then the best fit model was selected; under the Akaike (AIC) and Bayesian (BIC) information criteria. MMNL had a better fit for the lactation curve at 305 days. Wood's model was the best fit for the first calving and the Wilmink model for second and third calving. The peak and days to peak were also determined, productive potential in thirds of lactation and production at 305 days in the different numbers of calving.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMVacas lecherasRazas (Animales)Datos de producciónLactaciónRendimiento lecheroModelos de simulaciónEvaluaciónPerúVacas HolsteinCurva de lactaciónModelos no linealesPico de producciónValle de HuauraRegión Limahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.02.01Curva de lactación en ganado bovino lechero con modelos no lineales en un establo del valle de Huaurainfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUProducción AnimalUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Producción AnimalMaestríaTHUMBNAILL01-V387-T.pdf.jpgL01-V387-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3311https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6d78fdd6-ab54-4d7a-a2b3-bd71d9f441df/downloadf313c38207493abea466bf5e6b3dda2eMD56L01-V387-T-resumen.pdf.jpgL01-V387-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2921https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/cf43839a-3c45-458a-88f1-c9e0e424d743/download2828d7e839acc35cb1ada46b68b91406MD57ORIGINALL01-V387-T.pdfL01-V387-T.pdfTexto completoapplication/pdf3261274https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/90b26a9c-c36a-4dba-b8d7-2441997b5310/download4f29164301a2f90888c969cb589f8d25MD51L01-V387-T-resumen.pdfL01-V387-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf24528https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6e7b3409-a742-4c0f-9ca8-0bdba1b9eee5/download03b59a9b1421519e74bc620362ad029eMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/e580fe6f-9c4f-49d5-8582-384de248d8b7/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD53TEXTL01-V387-T.pdf.txtL01-V387-T.pdf.txtExtracted texttext/plain131654https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/3bd43997-1f8f-4385-a369-cbd007097d71/download333b2fbf522fad141181fa43fb24a50cMD54L01-V387-T-resumen.pdf.txtL01-V387-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain3192https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d0df6971-98fc-4de7-b05e-bcae4743a724/downloade917f9a801ebca61956687bf781f17baMD5520.500.12996/2817oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/28172023-01-05 05:51:23.844https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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 |
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