Modelo aditivo generalizado de ubicación, escala y forma en el estudio del peso vivo de aves de corral

Abstract

En la producción animal, desde el punto de vista biológico y económico, es importante el análisis de relaciones entre diferentes variables, específicamente, entre el peso vivo y las variables morfométricas, y la estimación del mismo a través de estos rasgos cuantitativos, en distintas especies zootécnicas, incluyendo los recursos locales, en este caso, un grupo aviar localizado en Paraguay. No obstante, la naturaleza de estas características no siempre se ajusta a los supuestos requeridos en los análisis estadísticos clásicos. En ese contexto, el objetivo de este trabajo consistió en explorar y encontrar un modelo plausible para el peso vivo de aves de corral, a partir de variables morfométricas y la edad, teniendo en cuenta la naturaleza intrínseca de los datos del peso. Fueron consideradas 34 aves hembra criadas en una granja de la Facultad de Ciencias Veterinarias de la Universidad Nacional de Asunción, Paraguay. Se analizó la estructura de regresión con enfoque en el modelo aditivo generalizado de ubicación, escala y forma, procediendo a seleccionar el modelo según criterio de información generalizado de Akaike. Los resultados revelaron que, la distribución gaussiana inversa se ajustó mejor a los datos del peso vivo de las aves hembra. Asimismo, la edad, la longitud del cuello y longitud del muslo influyeron en la estimación del peso vivo medio, mientras que, en la dispersión, influyo la longitud del cuello, el ancho del cráneo y la longitud del dedo medio. Fueron establecidas expresiones matemáticas derivadas del modelo para el peso con distribución de probabilidad gaussiana inversa, con sus respectivos parámetros identificados.

In animal production, from both biological and economic perspectives, analyzing the relationships between various variables—particularly between live body weight and morphometric traits—is crucial, and the estimation of body weight based on these quantitative characteristics across different zootechnical species, including local genetic resources. In this study, the focus was on a poultry group located in Paraguay. However, the statistical assumptions underlying classical analytical models are not always met by the nature of these traits. Within this context, the aim of the present study was to explore and identify a plausible model for predicting live body weight in poultry based on morphometric variables and age, while accounting for the intrinsic distributional characteristics of weight data. The study considered 34 female birds reared on a farm belonging to the Faculty of Veterinary Sciences at the National University of Asunción, Paraguay. A regression modeling framework was employed, with a focus on the Generalized Additive Model for Location, Scale, and Shape. Model selection was based on the Generalized Akaike Information Criterion. The results indicated that the inverse Gaussian distribution provided the best fit for the live body weight data of the female birds. Moreover, age, neck length, and thigh length significantly influenced the estimation of the mean live weight, whereas neck length, skull width, and middle toe length were associated with the variability (dispersion) in weight. Mathematical expressions derived from the selected model were established to predict live weight, incorporating the inverse Gaussian probability distribution and identifying the relevant model parameters.