Avaliação de equações para estimar o consumo de vacas leiteiras

anglais. SUMMARY The present study aimed to perform a comparison of the predictive power of different equations to estimate intake by dairy cows. The work was conducted through collecting information in literature about body weight, milk yield, days in milk, dry matter intake and fat content of milk of dairy cows raised in Brazil. All this information, with the exception of dry matter intake, were used to predict the dry matter intake with equations of the model: National Research Council (NRC, 2001), Cornell Net Protein and Carbohydrate System (CNCPS, 2004), Agricultural and Food Research Council (AFRC, 1993) and De Freitas et al. (2006). Subsequently, the predictive power of the mathematical equations was compared through the graphical comparison of the standard as Draper and Smith (1966) and Montgomery (2005) and by means of Akaike's criterion (Akaike, 1974) waste. NRC (2001) was the best choice for presenting the ERr = 1, all others showed ERr much greater than 20 and therefore must be considered worse choices. AFRC (1993) has tended to underestimate the predicted values with 76% points above the line of invalidity. Model NRC (2001) is the one that best predicts the dry matter intake of dairy cows under the conditions studied.

portugais. RESUMO Objetivou-se com este estudo realizar uma comparação do poder de predição de diferentes equações do consumo de matéria seca de vacas leiteiras. O trabalho foi conduzido por meio de pesquisas na literatura coletando informações sobre massa corporal, produção de leite, dias de lactação, consumo de matéria seca e teor de gordura no leite de vacas leiteiras criadas no Brasil. Todas essas informações, menos o consumo de matéria seca observado, foram utilizadas para calcular o consumo de matéria seca predito com as equações dos modelos: National Research Council (NRC, 2001), Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS, 2004), Agricultural and Food Research Council (AFRC, 1993) e De Freitas et al. (2006). Posteriormente, as estimativas das equações foram usadas para avaliar o poder de predição dos modelos por meio da comparação gráfica dos seus resíduos padronizados conforme Draper & Smith (1966) e Montgomery (2005) e do critério de Akaike (AKAIKE, 1974). Para os dados analisados neste estudo, o NRC (2001) foi considerado como melhor escolha por apresentar o ERr = 1. Os demais, apresentaram ERr maior do que 20 e, portanto, não foram adequados para a predição do CMS. O modelo AFRC (1993) apresentou tendência a subestimar os valores preditos com 76% dos pontos acima da linha de nulidade.