Resumo: Neste trabalho analisou-se um banco de dados, proveniente de um experimento com dois grupos, de 15 vacas da raça Nelore (Bos Tauros indicus), onde, um grupo recebeu uma suplementação controle (Tratamento 1), e o outro recebeu uma suplementação com inclusão de sais de ácidos graxos de cadeia longa (Tratamento 2). Este banco de dados é composto por dados de contagem, e possui, a quantidade de oócitos aspirados e a quantidade de oócitos viáveis, em um total de coletas que variou entre 2 a 8 aspirações por doadora em um experimento de aproximadamente 120 dias. Desta forma, objetivando-se avaliar a existência de possíveis diferenças entre os tratamentos, em relação à quantidade e a viabilidade dos oócitos, produzidos pelas vacas, bem como, identificar os modelos que melhor ajustaram os dados, por meio de abordagens Frequentista, Bayesiana e Bayesiana Longitudinal. Fez-se uso de alguns modelos hierárquicos e algumas distribuições de probabilidade. Foi possível concluir, a não existência de diferença significativa entre os dois tratamentos pelas três abordagens. Além disso, pela análise Frequentista, os melhores ajustes se deram, respectivamente, por meio dos modelos Binomial-Negativo, Beta-Binomial e Poisson-Generalizado. Já pela análise Bayesiana os melhores ajustes se deram pelos modelos Binomial, Beta-Binomial, Binomial-Negativo, Poisson-Generalizado e Binomial-Poisson-Generalizado. Por outro lado, pela abordagem Bayesiana Longitudinal, todos os modelos se mostraram adequados.
Abstract: A database from an experiment with two groups of 15 Nelore cows (Bos Tauros indicus) was analyzed. One group received a control supplementation (treatment 1) and the other received a supplementation with inclusion of long chain fatty acids salts (treatment 2). The data has the amount of aspirated and viable oocytes in a total of collects ranging from 2 to 8 aspirations per cow in a 120 days experiment, approximately. The objective of this study was to evaluate possible differences between treatments in relation to oocytes quantity and viability produced, as well as to identify best fit models through the Frequent, Bayesian and Bayesiana Longitudinal approaches. We used some hierarchical models and probability distributions. It was possible to conclude that there was no significant difference between treatments by the three approaches. In addition, by the Frequentist analysis, the best adjustments were made, respectively, by Binomial-Negative, Beta-Binomial and Poisson-Generalized models. In Bayesian analysis, the best adjustments were the Binomial, Beta-Binomial, Binomial-Negative, Poisson-Generalized and Binomial-Poisson-Generalized models. On the other hand, by the Bayesian Longitudinal approach, all models were adequate. |