Utilização de técnicas de qualidade de ajuste de modelos lineares em animais de laboratório

O objetivo do trabalho foi avaliar a qualidade de ajuste de modelos lineares generalizados mistos para caracterização de animais de laboratório. Os dados dos animais utilizados nesse estudo foram obtidos através da parceria da Universidade Estadual do Norte Fluminense (UENF) com a Fiocruz que são mantidos no biotério da própria Universidade e seguem os procedimentos do comitê de ética da UENF. Neste sentido, ferramentas como SAS® University Edition e R Open Source são utilizadas na identificação dos modelos que melhor representam a realidade. A macro glimmix gof do software sas® fornece os valores preditos e observados (VONESH and CHINCHILLI, 1996). O pacote fitdistrplus do software R produz gráficos de skewness-kurtosis and Cumulative Distribution Function (CDF) (Muller et al., 2015). A análise gráfica das variáveis foi feita a partir dos valores preditos versus observados, Cumulative Distribution Function (CDF) e skewness-kurtosis. Foram avaliados os critérios informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayes (BIC), Conditional Model Adjusted R-Square (R2 ac), Conditional Model Adjusted Concordance Correlation (rac), teste de Kolmogorov-Smirnov (KS),
teste de Cramer-von (CvM), teste de Anderson-Darling (AD), Watanabe-Akaike Information Criterion (WAIC) e Leave-one-out cross-validation (LOO). Todos os testes utilizados apontaram a distribuição gaussian como a mais indicada e excluíram a exponential para todas as
características avaliadas.