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Modelagem de peso e consumo de sólidos totais em bezerros leiteiros e o uso dos resíduos de confundimento mínimo no diagnóstico de modelos lineares mistos

Autor: Allison Queiroz de Oliveira

Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP

O uso de modelos mistos na análise de respostas influenciadas por fatores de tratamento e por fatores longitudinais, apresenta muitas vantagens quando comparado aos modelos clássicos de regressão. A complexidade desses modelos aumenta quando se mo

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::991739c3025397fbb3c8c4ace26268c1
https://doi.org/10.11606/d.11.2022.tde-06042022-104534

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YIELD OF CONILON COFFEE UNDER DIFFERENT IRRIGATION MANAGEMENTS

Autor: Allison Queiroz de Oliveira, Pedro Henrique Steill de Oliveira, Matheus Gaspar Schwan, Gabriela Maria Amaral Vallim Costa, Edvaldo Fialho dos Reis, Lucas Rosa Pereira

Publikováno v: Repositório Institucional da USP (Biblioteca Digital da Produção Intelectual)
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP

YIELD OF CONILON COFFEE UNDER DIFFERENT IRRIGATION MANAGEMENTS MATHEUS GASPAR SCHWAN1; PEDRO HENRIQUE STEILL DE OLIVEIRA2; GABRIELA MARIA AMARAL VALLIM COSTA3; ALLISON QUEIROZ DE OLIVEIRA4; LUCAS ROSA PEREIRA5 E EDVALDO FIALHO DOS REIS6 1 Universidad

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::870d8585393a4c42ac404f68448b115e
https://doi.org/10.15809/irriga.2020v25n4p704-712

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MODELOS DE PREVISÃO DO REBANHO BOVINO BASEADOS NAS SÉRIES TEMPORAIS DO ESPÍRITO SANTO E DO BRASIL

Autor: Allison Queiroz de Oliveira, Juliana Di Giorgio Giannotti

Publikováno v: Nucleus Animalium. 11:99-108

A metodologia de séries temporais foi utilizada com o objetivo de ajustar modelos de tendência e previsão para do rebanho bovino do Brasil e do estado do Espírito Santo. Coletou-se a série de dados anuais contendo as informações sobre o númer

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::d1d2b880334a92f213b042c79f4c022a
https://doi.org/10.3738/21751463.3643

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