RŮSTOVÉ MODELY ČESKÉHO STRAKATÉHO SKOTU

Podobné dokumenty
Volba vhodného modelu trendu

T t. S t krátkodobé náhodná složka. sezónní. Trend + periodická složka = deterministická složka

Úloha V.E... Vypař se!

5. Modifikovaný exponenciální trend

FINANČNÍ MATEMATIKA- ÚVĚRY

Analýza časových řad. Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví. Biomedical Data Processing G r o u p

Práce a výkon při rekuperaci

Využijeme znalostí z předchozích kapitol, především z 9. kapitoly, která pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je.

Demografické projekce počtu žáků mateřských a základních škol pro malé územní celky

Pasivní tvarovací obvody RC

Zhodnocení historie predikcí MF ČR

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE. y y

Numerická integrace. b a. sin 100 t dt

Výpočty populačních projekcí na katedře demografie Fakulty informatiky a statistiky VŠE. TomášFiala

Fyzikální korespondenční seminář MFF UK

Vojtěch Janoušek: III. Statistické zpracování a interpretace analytických dat

Vybrané metody statistické regulace procesu pro autokorelovaná data

Analýza rizikových faktorů při hodnocení investičních projektů dle kritéria NPV na bázi EVA

2.2.9 Jiné pohyby, jiné rychlosti II

Teorie obnovy. Obnova

9 Viskoelastické modely

ÚVOD DO DYNAMIKY HMOTNÉHO BODU

Projekční podklady Vybrané technické parametry

Schéma modelu důchodového systému

ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK

Seznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat.

Nové indikátory hodnocení bank

Jakost, spolehlivost a teorie obnovy

7. INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU

( ) Základní transformace časových řad. C t. C t t = Μ. Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1

FREQUENCY SPECTRUM ESTIMATION BY AUTOREGRESSIVE MODELING

Skupinová obnova. Postup při skupinové obnově

Analýza citlivosti NPV projektu na bázi ukazatele EVA

Výkonová nabíječka olověných akumulátorů

V EKONOMETRICKÉM MODELU

6.3.6 Zákon radioaktivních přeměn

Matematika v automatizaci - pro řešení regulačních obvodů:

OBECNÁ LOKÁLNĚ PODEPŘENÁ ŽELEZOBETONOVÁ STROPNÍ KONSTRUKCE

Frézování - řezné podmínky - výpočet

Stochastické modelování úrokových sazeb

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

Porovnání způsobů hodnocení investičních projektů na bázi kritéria NPV

Studie proveditelnosti (Osnova)

INDIKÁTORY HODNOCENÍ EFEKTIVNOSTI VÝDAJŮ MÍSTNÍCH ROZPOČTŮ DO OBLASTI NAKLÁDÁNÍ S ODPADY

P Ř Í K L A D Č. 2 OBECNÁ LOKÁLNĚ PODEPŘENÁ ŽELEZOBETONOVÁ STROPNÍ KONSTRUKCE

Klíčová slova: Astabilní obvod, operační zesilovač, rychlost přeběhu, korekce dynamické chyby komparátoru

FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM Ústav fyziky FEI VUT BRNO

2. ZÁKLADY TEORIE SPOLEHLIVOSTI

Reologické modely měkkých tkání

APLIKACE INDEXU DAŇOVÉ PROGRESIVITY V PODMÍNKÁCH ČESKÉ REPUBLIKY

Úloha II.E... je mi to šumák

( ) ( ) NÁVRH CHLADIČE VENKOVNÍHO VZDUCHU. Vladimír Zmrhal. ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Ústav techniky prostředí Vladimir.Zmrhal@fs.cvut.

Vliv funkce příslušnosti na průběh fuzzy regulace

PLL. Filtr smyčky (analogový) Dělič kmitočtu 1:N

Přednáška kurzu MPOV. Klasifikátory, strojové učení, automatické třídění 1

Analogový komparátor

Laboratorní práce č. 1: Pozorování tepelné výměny

2.2.2 Měrná tepelná kapacita

ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD IVAN KŘIVÝ OSTRAVA URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDI TOVANÝCH STUDIJ NÍCH PROGRAMECH

Využití sonografie při hodnocení růstu zvířat Ježková, A. Stádník, L. Louda, F. Dvořáková, J. Kolářský, F.

5. Využití elektroanalogie při analýze a modelování dynamických vlastností mechanických soustav

Měření výkonnosti údržby prostřednictvím ukazatelů efektivnosti

4EK211 Základy ekonometrie

Měrné teplo je definováno jako množství tepla, kterým se teplota definované hmoty zvýší o 1 K

Oceňování finančních investic

Biologické modely. Robert Mařík. 9. listopadu Diferenciální rovnice 3. 2 Autonomní diferenciální rovnice 8

LS Příklad 1.1 (Vrh tělesem svisle dolů). Těleso o hmotnosti m vrhneme svisle

5 GRAFIKON VLAKOVÉ DOPRAVY

Aplikace analýzy citlivosti při finačním rozhodování

MODELOVÁNÍ KVALITY OVZDUŠÍ POMOCÍ KOHONENOVÝCH SAMOORGANIZUJÍCÍCH SE MAP

TECHNICKÝ LIST 1) Výrobek: KLIMATIZACE BEZ VENKOVNÍ JEDNOTKY 2) Typ: IVAR.2.0 8HP IVAR HPIN IVAR HPIN IVAR.2.

Zemědělská akciová společnost Koloveč MVDr. Mar2n Zdvořák

Jméno autora: Mgr. Zdeněk Chalupský Datum vytvoření: Číslo DUM: VY_32_INOVACE_10_FY_B

Selekční indexy v praxi. Josef Kučera

transformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované.

Výkonnost a spolehlivost číslicových systémů

STATICKÉ A DYNAMICKÉ VLASTNOSTI ZAŘÍZENÍ

Řasový test toxicity

ecosyn -plast Šroub pro termoplasty

Betonářská výztuž svařování: základní, návazné a rušené normy. J. Šmejkal a J. Procházka

Statistické metody a zpracování dat. VIII Analýza časových řad. Petr Dobrovolný

Hlavní body. Úvod do nauky o kmitech Harmonické kmity

1. Demografický rozbor populací

MENDELOVA ZEMĚDĚLSKÁ A LESNICKÁ UNIVERZITA V BRNĚ

Řetězení stálých cen v národních účtech

ZÁKLADY ELEKTRICKÝCH POHONŮ (EP) Určeno pro posluchače bakalářských studijních programů FS

Scenario analysis application in investment post audit

Kinematika hmotného bodu

Požárně ochranná manžeta PROMASTOP -U (PROMASTOP -UniCollar ) pro plast. potrubí

čím později je betonový prvek zatížen, tím méně bude dotvarovat,

Protipožární obklad ocelových konstrukcí

1 - Úvod. Michael Šebek Automatické řízení

2.1.4 Výpočet tepla a zákon zachování energie (kalorimetrická rovnice)

PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU

Návrh rozložení výroby jednotlivých výrobků do směn sloužící ke snížení zmetkovitosti

Standard IAS 19 a výpočet výše rezervy na zaměstnanecké benefity. Šárka Hezoučká

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava 4. TROJFÁZOVÉ OBVODY

ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU

EFFECT SEQUENCE LACTATION ON MILK YIELDS DAIRY COWS VLIV POŘADÍ LAKTACE NA MLÉČNOU UŽITKOVOST DOJNIC

Transkript:

RŮSTOVÉ MODELY ČESKÉHO STRAKATÉHO SKOTU Helena Nešeřilová 1, Jan Pulkrábek 2 1 Česká zemědělská universia v Praze 2 Výzkumný úsav živočišné výroby, Praha-Uhříněves Anoace: Na souboru býků českého srakaého skou byly ověřovány vlasnosi 9 různých růsových modelů. Hmonos zvířa byla sledována v období 30 až 1470 dnů věku. K modelování růsu byly použiy ři různé funkce: A Gomperzova funkce be. = A. e k B funkce b k = A.. e C Richardsova funkce k n = A.( b. e (/ 1 1 Kromě ypu použié funkce byl sledován i vliv chybějících údajů z prvního období živoa na vlasnosi výsledného modelu. Z použiých růsových modelů se pro sledovaný soubor jeví nejlépe Richardsova funkce. Summary: 9 differen growh models were checked in a se of bulls of he Czech Pied cale. Live weigh was recorded in he inerval of 30 o 1470 days. Three ypes of funcions were used o describe he growh paern: A Gomperz funcion be. = A. e k B funcion b k = A.. e C Richards funcion k n = A.( b. e (/ 1 1 Besides he ype of applied funcion also he impac of missing daa from he firs period of life was invesigaed. Richards funcion has been found o be he bes for he considered daa se. Klíčová slova: růsové funkce; modelování hmonosi; český srakaý sko; býci Key words: growh funcions, live weigh models, Czech Pied cale, bulls

Úvod Modelování dynamiky růsu hospodářských zvířa je přínosné jak ze šlechielského ak i ekonomického hlediska. Nejčasěji řešenou úlohou bývá modelování změn celkové živé hmonosi (y v čase (. V někerých případech sačí modelova růs pouze v určiém období vývoje organismu, am bývá obvykle snazší dosáhnou shody reálných da s průběhem růsové křivky. Nalezení funkce, kerá by dokázala posihnou růs od narození až do dospělosi zvířee, bývá obížnější. K omuo účelu jsou časo používány někeré speciální říparamerové funkce (např. Gomperzova nebo čyřparamerová Richardsova funkce. Gomperzovu funkci použil pro predikci hmonosi jalovic českého srakaého skou, černosrakaého nížinného skou a jejich kříženců Mikšík e al. (1988 a pro modelování růsu býčků českého srakaého skou od narození do dospělosi Pulkrábek e al. (1985. Richardsův model byl zpracován Hyánkem (1978 a použi u býčků českého srakaého skou v období 1-15 měsíců Pulkrábkem e al. (1980. Teno příspěvek na uvedené práce navazuje a kromě konsrukce růsového modelu pro býky českého srakaého skou se éž pokouší posoudi vhodnos ří ypů růsových funkcí pro o účely. Maeriál a meoda Konsrukce růsových křivek byla založena na údajích o 101 býcích českého srakaého skou, u nichž byla sledována hmonos v časovém rozmezí 30-1470 dnů (j. zhruba do 4 le věku zvířa. Sledovaný úsek zahrnoval období býčků v cenrální odchovně (do 14 měsíců a na inseminačních sanicích plemenných býků. K charakerizování průběhu růsu byly posupně použiy ři různé modely A Gomperzova funkce B funkce y = A. e be k b y = A.. e. k C Richardsova funkce k n y = A.( b. e (/ 1 1 kde y předsavuje hmonos v čase. Funkce A a B obsahují ři paramery, funkce C má paramery čyři. Paramer A u funkcí A a C předsavuje asympoickou hmonos, kerou lze chápa jako průměrnou hmonos jedince v dospělosi, paramer k charakerizuje rychlos změny růsu a paramer n ve funkci C je zv. varový paramer, kerý určuje polohu inflexního bodu křivky; paramer b nemá specifický biologický význam.

Poloha inflexního bodu (y I, I je jednoznačně určena časem I, kerý lze pomocí paramerů příslušných funkcí vyjádři ako: funkce A: I = (1/k ln (1/b, funkce B: I = (b - b/k, funkce C: I = - (1/k ln n/b. Vzhledem k omu, že u zvířa v odchovnách nebývají vždy k dispozici údaje o hmonosi v prvním období po narození, byly růsové křivky počíány ve řech varianách: z údajů o hmonosech od 30, 60 a 90 dnů věku, ak, aby bylo možné posoudi vliv případných chybějících údajů na paramery růsové funkce a kvaliu vyrovnání. Kvalia aproximace byla posuzována indexem deerminace 2 y y 2 ( R = 1 2 ( y y Výsledky V abulce I jsou uvedeny odhady paramerů růsových funkcí A, B a C, keré byly vypočeny ze sejného daového souboru. Funkce byly vypočeny ve řech varianách ( od 30, 60 a 90 dnů věku posupným vypoušěním da. To se přirozeně projevilo jak na odhadech paramerů funkcí a jejich variabiliě (kerá obecně vzrosla, ak na indexu deerminace R 2, jehož hodnoa s posupně klesala, i když pokles byl vzhledem k velké variabiliě da jen málo parný. Obecně lze říci, že funkce A (Gomperzova skuečný průběh růsu v počáečním období nadhodnocuje, na konci sledovaného období mírně podhodnocuje, zaímco funkce B a C (Richardsova v počáečním období (asi do 120 dnů věku skuečnou hmonos podhodnocuje - viz abulka II. Asympoa funkce C, kerou lze chápa jako hmonos zvířee v dospělosi, odpovídá požadavkům sandardu českého srakaého skou (950-1150 kg. Od 120 dnů éměř do 3 le věku je průběh všech ří funkcí velmi podobný, v průběhu ohoo období jsou odchylky u všech funkcí alernující. Zajímavé je, že průběh funkcí B a C je éměř oožný během celého sledovaného období - viz obr. 1. To naznačuje možnos použí míso modelu C se čyřmi paramery jednodušší model B, kerý má paramery jenom ři. Nevýhodou modelu B je však skuečnos, že uvažovaná funkce není rosoucí pro všechny kladné hodnoy.

Odhady paramerů růsových funkcí A, B a C Tabulka č. 1 Funkce A od 30 dnů od 60 dnů od 90 dnů A = 926.O7 sa = 4.126 A = 933.11 sa = 4.453 A = 941.14 sa = 4.815 b = 2.548 sb= 0.017 b = 2.502 sb = 0.018 b = 2.451 sb = 0.019 k = 0.0032 sk= 3.10-5 k = 0.0031 sk = 3.10-5 k = 0.0030 sk = 4.10-5 I = 294.6 I = 296.1 I = 297.6 R 2 = 0.9737 R 2 = 0.9710 R 2 = 0.9686 Funkce B od 3O dnů od 60 dnů od 90 dnů A = 1.2513 sa = 0.066 A = 1.1462 sa = 0.064 A = 1.1125 sa = 0.067 b = 1.0217 sb= 0.010 b = 1.0379 sb = 0.010 b = 1.0434 sb = 0.012 k = 0.0006 sk= 2.10-5 k = 0.0006 sk = 2.10-5 k = 0.0006 sk = 2.10-5 I = 19.7 I = 33.1 I = 37.5 R 2 = 0.9778 R 2 = 0.9757 R 2 = 0.9731 Funkce C od 30 dnů od 60 dnů od 90 dnů A = 1 074.7 sa = 13.91 A = 1 112.8 sa = 18.39 A = 1 163.0 sa = 25.71 b = 0.9679 sb = 0.011 b = 1.0159 sb = 0.008 b = 1.0487 sb = 0.005 k = 0.0016 sk= 7.10-5 k = 0.0014 sk = 8.10-5 k = 0.0012 sk = 8.10-5 n = 0.8176 sn = 0.034 n = 0.9655 sn = 0.040 n = 1.1293 sn = 0.049 I = 102.9 I = 35.6 I = -61.7 R 2 = 0.9781 R 2 = 0.9760 R 2 = 0.9738

Tabulka č. 2 Časový vývoj hmonosi býků a vyrovnání pomocí funkcí A, B a C (od 30 dnů věku Věk (dny Hmonos (kg Chovný cíl u českého skuečná funkce A funkce B funkce C srakaého skou 30 80.3 91.3 39.8 47.9 60 102.4 112.7 79.4 82.7 90 128.4 136.5 118.1 118.6 120 157.7 162.4 155.9 154.7 150 188.2 190.4 192.6 190.7 180 223.9 219.7 228.2 226.1 230 210 260.6 250.4 262.7 260.8 240 297.5 281.9 296.1 294.6 270 334.6 314.1 328.5 327.5 300 370.2 346.5 359.8 359.3 330 405.6 378.9 390.1 390.1 360 438.2 411.0 419.3 419.9 430 390 469.7 442.4 447.5 448.6 420 493.4 473.1 474.8 476.2 450 510.8 502.9 501.7 502.8 540 565.7 585.3 574.3 576.4 630 619.8 656.0 639.6 641.3 720 681.0 714.7 697.4 698.3 680 810 758.4 762.2 748.4 748.2 900 812.7 800.0 792.9 791.7 990 829.5 829.7 831.5 829.6 1 080 866.3 852.6 864.7 862.6 870 1 170 908.8 870.3 892.7 891.1 1 260 925.1 883.9 916.1 916.0 1 350 944.4 894.2 935.2 937.5 1 410 959.3 899.6 945.8 950.2 Dospělos 950-1150

Poloha inflexního bodu u funkce A je fixována, leží zhruba ve řeině hmonosi v dospělosi. U sledovaného souboru býků měl inflexní bod funkce A (variana od 30 dnů souřadnice yi = 340,7 kg a I = 294,6 dnů, což se přibližně shoduje s výsledky, keré uvádějí jiní auoři. Tak např. Šiler e al. (1980 uvádí yi = 300 kg a I = 275 dnů, Pulkrábek e al. (1985 zjisil hodnoy yi = 346 kg a I = 313 dnů. Průběh křivek B a C je velmi plochý, akže funkce reagují na malé změny da cilivě. Vzhledem k omu je u menších a sředních daových souborů odhad polohy inflexního bodu nepřesný a nemá smysl pokouše se o jeho biologickou inerpreaci ve smyslu předělu mezi auoakcelerační a auoreardační fází růsu. Závěrem lze uvés, že ze sudovaných růsových modelů se jako nejlepší pro sledovaný soubor býků českého srakaého skou zdá model C (Richardsova funkce, i když jako éměř sejně vhodný se jeví i model B, jehož výhodou je menší poče odhadovaných paramerů a kerý poněkud méně cilivě reaguje na zráu informace v daech. Nevýhodou modelu B je však o, že použiá funkce nemá rosoucí charaker pro všechny kladné hodnoy T. S vyjímkou ranné a finální fáze růsu je však použielný i model A (Gomperzova funkce. Lieraura Hyánek, J.: Richardsova funkce - počíačový program. Praha - Uhříněves, VÚŽV 1978. Kníže, B. e al.: Analýza rychlosi a ranosi růsu u hospodářských a laboraorních druhů zvířa. [Výzkumná zpráva] Praha - Uhříněves, VÚŽV 1987. Mikšík, J., Pulkrábek, J., Tuček, M., Hyánek, J.: Predikce hmonosi jalovic na základě Gomperzovy funkce, Živoč. Výr. 33, 1988: 105-112. Pulkrábek, J.- Šiler, R.- Hyánek, J.- Přibyl, J.- Mejsnar, J.- Šafář, P.: Růs býčků českého srakaého plemene, Živoč.Výr. 25, 1980: 143-151. Pulkrábek, J.- Šiler, R.- Tuček, M.- Mejsnar, J.: Růs býčků českého srakaého skou od narození do dospělosi, Živoč. Výr. 30, 1985: 55-64. Richards, J.F.: A flexible growh funcion for empirical use, J. exp. Bo., 10, 1959: 290-298. Ruledge, J.J.- Robinson, O.W. - Eisen, E.J.- Legaes, E.J.: Dynamics of geneic and maernal effecs in mice. J. Anim. Sci. 35, 1972: 911-921. Sager, G.: Mahemaische Formulierungen des Wachsums der Körpermasse von Holsein - Rinder. Arch. Tierz., 26, 1983: 23-33. Šiler, R.- Kníže, B.- Knížeová, H.: Růs a produkce masa u hospodářských zvířa. Praha, SZN 1980