Comparación de modelos matemáticos: una aplicación en la evaluaciónde alimentos para animales / Comparison of mathematical models: an application for evaluation of animal food

RESUMEN

La digestibilidad y las tasas de degradación de los alimentos pueden ser estimadas a través de latécnica in vitro de producción de gases. Las curvas de producción de gases que se generan pueden serdescritas por diversos modelos matemáticos (exponenciales, logísticos, empíricos). El objetivo de estetrabajo fue presentar algunos modelos matemáticos empleados para describir las curvas de producción degases y las herramientas estadísticas que sirven para evaluar su capacidad de ajuste. Dos modelos, unologístico propuesto por Schofield et al y uno empírico propuesto por France et a, fueron utilizados paraajustar los perfiles de producción de gases de seis especies forrajeras, y los criterios seleccionados paraevaluar su capacidad de ajuste fueron: 1) el cuadrado medio del error (CME), 2) el criterio de informaciónde Akaike (AIC), 3) el criterio de información bayesiano (BIC), 4) el coeficiente de determinación (R2),5) el análisis de los residuos, y 6) la dócima de Durban-Watson (DW). Los mejores modelos son aquellosque presentan el mejor balance entre la capacidad de ajuste de los datos y la coherencia biológica, siendonecesaria su evaluación en las más variadas condiciones experimentales, a fin de escoger el mejor paracada situación.

ABSTRACT

The digestibility and degradation rates of food can be estimated through the in vitro gas productiontechnique. The gas curves generated can be described by diverse mathematical models (exponential, logistic,and empirical). The objective of this work was to present some mathematical models commonly used todescribe gas production curves and to review some statistical tools useful to evaluate their adjustmentcapacity. Two models, either a logistic or an empirical proposed by Schofield et al, and France et al,respectively, were used to fit the profiles of gas production of six forage species. The selected criteria forevaluation of their adjustment capacity were: 1) square means error (CME), 2) Akaike (AIC) or 3) Bayesian (BIC) information criteria, 4) coefficient of determination (R2), 5) residual analysis, and 6) Durban-Watsondosim (DW). The best models for evaluation of gas production are those that present the best balancebetween data adjustment capacity and biological coherence, being necessary their evaluation under themost varied experimental conditions, in order to choose the best model for each specific situation.