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Utilizou-se análise de agrupamento para classificar e selecionar modelos não lineares de crescimento de bovinos Nelore, tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Ajustaram-se 12 modelos não lineares. A qualidade de ajuste dos modelos foi medida pelo coeficiente de determinação (R²), quadrado médio do erro (QME), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), erro quadrático médio de predição (MEP) e coeficiente de determinação de predição (R²p). O modelo Brody foi o que apresentou o melhor ajuste para o conjunto de dados

Seleção e classificação multivariada de modelos de crescimento não lineares para bovinos Nelore