Estimativa da Altura do Albumina de Ovo de Galinhas Hy-Line Usando o Método de Regressão Ridge

Este estudo tem como objetivo prever a altura do albumina do ovo, um dos parâmetros de qualidade interna dos ovos das galinhas Hy-Line, usando características de qualidade externa. No estudo, foi detectado um alto nível de problema de multicolinearidade na análise de regressão linear múltipla baseada no método clássico dos Mínimos Quadrados (MQ). Isso impactou negativamente o poder preditivo do modelo e a confiabilidade das estimativas dos parâmetros. Para abordar esse problema estrutural, foi aplicado o método de regressão Ridge, que adiciona um termo de penalização aos coeficientes de regressão e aumenta a estabilidade do modelo ao reduzir a variância. Nas análises, foram utilizados dados de qualidade externa (peso, largura, comprimento, índice de forma e unidade de Haugh) de 150 ovos obtidos de galinhas híbridas Hy-Line de 53 semanas. A altura do albumina do ovo, que possui um alto coeficiente de determinação, foi selecionada como variável dependente. Embora o valor de R² no modelo gerado pelo método dos Mínimos Quadrados (MQ) tenha sido 99 %, os altos valores de VIF indicaram um sério problema de multicolinearidade. As análises de regressão Ridge mostraram que os valores de VIF diminuíram para níveis aceitáveis, a precisão preditiva do modelo aumentou e os parâmetros se tornaram mais estatisticamente significativos. Em conclusão, foi demonstrado que o problema de multicolinearidade, frequentemente encontrado em dados biológicos, pode ser efetivamente abordado através de métodos de regularização, como a regressão Ridge. Este método é considerado uma ferramenta importante para desenvolver modelos mais confiáveis e consistentes, especialmente em estudos de seleção e melhoramento genético.