Modelo de predicción del índice de albúmina y altura en huevos de codorniz japonesa a través de características externas de calidad

Este estudio utilizó análisis de regresión múltiple para estimar las relaciones entre el índice de albúmina del huevo y la altura, así como las características de calidad externa de los huevos en codornices japonesas. Se seleccionaron el índice de albúmina del huevo y la altura como variables dependientes, mientras que el peso del huevo, el ancho, la longitud, el índice de forma y la unidad de Haugh se determinaron como variables independientes. En el análisis de regresión múltiple, aunque el ajuste general del modelo fue alto, se determinó que había un problema de multicolinealidad entre las variables independientes. Para resolver este problema, se aplicó el método de Regresión por Componentes Principales (PCR), que se utiliza ampliamente en la literatura. Con este método, se obtuvieron las siguientes ecuaciones de regresión, respectivamente, utilizando las variables de peso del huevo (X1, Z1), ancho (X2, Z2), longitud (X3, Z3), índice de forma (X4, Z4) y unidad de Haugh (X5, Z5) en la estimación del índice de albúmina y la altura: Y ̂= (-19. 95) ̂- (0. 02) ̂X₁- (0. 22) ̂X₂- (0. 03) ̂X₃+ (0. 01) ̂X₄+ (0. 43) ̂X₅+e ̂ T ̂= (-13. 21) ̂+ (0. 09) ̂Z₁+ (0. 03) ̂Z₂- (0. 004) ̂Z₃- (0. 005) ̂Z₄+ (0. 18) ̂Z₅+e ̂ Las ecuaciones de regresión obtenidas resultaron ser estadísticamente significativas (P0. 05) y el ajuste del modelo se determinó como coeficiente de determinación (R²) = 0. 86 y 0. 99, respectivamente. El método de Regresión por Componentes Principales (PCR) redujo los errores causados por el problema de multicolinealidad al disminuir los errores estándar de los parámetros y aumentar la precisión del modelo. Los resultados indican que el método de Regresión por Componentes Principales (PCR) resolvió eficazmente el problema de multicolinealidad y aseguró la fiabilidad del modelo al incrementar la precisión de la predicción. Estos hallazgos revelan que el método de Regresión por Componentes Principales (PCR) puede ser utilizado eficazmente en estudios de cría y selección de aves de corral.