Determinação e validação ex post de equações de predição dos valores energéticos do milho para suínos em crescimento
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0359.2015v36n3p1755Keywords:
Energia digestível, Energia metabolizável, Modelos matemáticos.Abstract
Objetivou-se determinar e validar equações de predição para energia digestível (ED) e metabolizável (EM) do milho para suínos em crescimento. Foram utilizados dados de composição química e de digestibilidade e metabolizabilidade de 30 amostras de grãos de milho avaliadas em experimentos na Embrapa Suínos e Aves, sendo as equações estimadas por meio da análise de regressão e o R² ajustado como critério para selecionar os melhores modelos. Para a validação das equações, foi realizado um experimento com dois ensaios para a determinação dos valores de ED e EM dos grãos de milho de cinco cultivares. Em cada ensaio, 24 leitões machos castrados com peso médio inicial de 54,21±1,68 kg foram distribuídos em um delineamento em blocos ao acaso, com 6 tratamentos e 4 repetições. Os tratamentos foram uma ração referência e cinco rações testes, compostas por 60% da ração referência e 40% do milho de cada um dos cinco diferentes cultivares. A partir dos resultados do experimento e dos valores preditos pelas equações, procedeu-se a validação das equações, sendo o critério de seleção o menor erro de predição. As equações que melhor se ajustaram para os valores de ED e EM do milho foram: ED = 11812 – 1015,9(PB) – 837,9(EE) – 1641(FDA) + 2616,3(MM) + 47,5(PB2) + 114,7(FB2) + 46(FDA2) – 1,6(FDN2) – 997,1(MM2) + 151,9(EEFB) + 23,2(EEFDN) – 126,4(PBFB) + 136,4(PBFDA) – 4,0(PBFDN), com R2=0,81 e ep=2,33; EM = 12574 – 1254,9(PB) – 1140,5(EE) – 1359,9(FDA) + 2816,3(MM) + 77,6(PB2) + 92,3(FB2) + 54,1(FDA2) – 1,8(FDN2) – 1097,2(MM2) + 240,6(EEFB) + 26,3(EEFDN) – 157,4(PBFB) + 96,5(PBFDA) – 4,4(PBFDN), com R2=0,89 e ep=2,24. A partir dos dados de composição química, foi possível determinar equações de predição para os valores de ED e EM do milho para suínos, sendo estas validadas pelo menor erro de predição para maior acurácia dos modelos.
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