Hola, todos, y bienvenido a nuestro presentación. Mi nombre es Dr Andy Mauromoustakos. Soy a profesor en el Agrícola Estadísticas Laboratorio en el Universidad de Arkansas. Mi co- presentador es Dr Shawna Weimer .Ella es una asistente Profesor en Aves de corral Ciencia Departamento en el Universidad de arkansas, y ella es el Animal Bienestar presidente en el universidad.
Eran yendo a hablar a tú hoy acerca de profético modelos para BCO cojera usando salud y estrés y pierna salud parámetros en pollos de engorde Nuestro presentación es yendo a ser corto. Eran yendo a conversar el modelos eso nosotros son adecuado, el campeón modelos, el unos eso ellos conseguir el medallas Eran yendo a evaluar a ellos, y eran yendo a tener alguno conclusiones en el fin. Shawna?
Todo bien. Este estudiar comparado fisiológico y no invasivo medidas de estrés y cojera en clínicamente saludable y BCO— o b condronecrosis bacteriana con osteomielitis—cargada pollos de engorde BCO es a principal causa de infeccioso cojera en parrilla pollos, con rebaño diagnóstico requiriendo eutanasia. De este modo, hay a necesidad para tecnológico innovaciones a detectar salud y cojera estado en animales a proyecto el enfermedad probabilidad previo a clínico comienzo.
En este estudiar, aves eran aumentó en separado ambiental cámaras con cualquiera madera virutas en el piso, o el basura, y a cable piso modelo eso es validado a inducir BCO cojera. Nueve no invasivo medidas de estrés y cojera eran recogido de 256 aves, masculino pollos de engorde, encima varios semanas, cual incluido centro cuerpo temperatura, estrés hormona, superficie temperaturas de el cabeza, el ojo, y el pico, y el piernas, el corvejones, el caña, y el pies, con infrarrojo termografía Pierna sangre oxígeno saturación era también Medido con a legumbres oxímetro
De estos medidas, dos nosotros buscado a validar. El primero era extracción de corticosterona de el plumas. La corticosterona es el importante primario estrés hormona, y el oro estándar para medidas es sangre suero concentraciones, cual requiere el captura y restricción de el pájaro a recolectar él.Entonces si pluma corticosterona podría ser validado, entonces nosotros podría simplemente acortar a pluma y no poner el pájaro a través de eso estrés de restricción y sangre dibujar.
El segundo era el térmico imágenes, de cual cada píxel tiene es propio temperatura grabado y poder ser usado a cuantificar externo cambios en piel temperatura relacionado a sangre fluir, ofrecimiento a no invasivo herramienta a medida salud y bienestar. Durante estrés, periférico sangre es desviado a el centro, y nosotros esperado el promedio píxeles de el ojo y el pico, o Promedio y Bavg, a ser más bajo en aburrido que sonido aves, cual nosotros correlacionado con el suero corticosterona
Para el térmico imágenes de el piernas, nosotros esperado el promedio píxel temperatura de el corvejón, el caña, y el pie a ser más bajo en el aburrido aves, ambos para el estrés razones y también para el colonización de el bacterias eso ralentizado el sangre fluir, cual nosotros correlacionado con el pierna sangre oxígeno saturación. Allá eran marcado diferencias entre aburrido y sonido aves.
Nuestro objetivos es a identificar cual de estos nueve salud y estrés indicadores son importante para cojera. Nosotros desear a construir modelos, ambos para predicción propósitos, pero nosotros son en agricultura, y nosotros como a publicar documentos eso intentar a explicar cómo nuestro entradas son afectar el respuesta. Nosotros son esperando eso alguno de el modelos, el tradicional regresión modelos, voluntad hacer equitativamente Bueno y nosotros poder interpretar aquellos.
En nuestro métodos, nosotros habló acerca de… Es a equilibrado estudiar. Es a experimento emparejado dónde cada tiempo a sonido pájaro es observado, a aburrido pájaro es también observado en el mismo indicadores. Nosotros tener un incidencia de a enfermedad de 0.5. Eran yendo a llevar ventaja de el Modelo Poner en pantalla plataforma de JMP Pro 17 Eran yendo a seleccionar el aburrido eso tiene valores 1 y 0 categórico. 1 soportes para, Sí, es aburrido.0 es el sonido .
Nosotros tener nuestro nueve predictores en aquí. Eran yendo a hacer el valores predeterminados Eran yendo a ajustar todo de el máquina aprendiendo modelos, eso ellos son comprobado. Eran yendo a seleccionar cruz validación. Eran yendo a tener 5 veces cruz validación. Con nuestro aproximado 250 aves, eran yendo a tener acerca de 50 aves por doblar, y eran yendo a repetir él dos veces.Nosotros seleccionado el aleatorio semilla entonces nosotros poder reproducir el resultados. Aviso eso I hizo no agregar el cuadrático términos y interacción términos a con un poco de suerte tener más fácil interpretaciones.
Cuando nosotros seleccionar este, y nosotros hacer clic " Correr ," JMP acepta acerca de a minuto.I t's yendo a venir arriba con el clasificación de el modelos eso nosotros tener equipado. Este es qué nosotros llamar el comienzo de el fin. Nosotros tener 10 diferente datos conjuntos eso nosotros tener intentó. Este es el promedio adaptar criterios, más alto el RS cuadrado, y es el clasificación el mejor, segundo mejor, tercero mejor.
Con un poco de suerte para a nosotros, nosotros esperado eso el Impulsado neuronal modelo puede hacer a pequeño poco mejor que el tradicional regresión modelos, semejante como el penalizado Regresión y el Logístico Regresión modelos, pero nosotros eran feliz a ver eso estos son nuestro cerca segundo.
Si nosotros buscado a ver cómo nuestro mejor modelo hizo, eran yendo a ir y ver eso el mejor modelo- el Neural Impulsado, eso es el mejor modelo para prediciendo propósitos -tenía a clasificación errónea de 0. Tú poder ver aquí ambos en el capacitación y el validación eso nuestro receptor operando característica curva alcanza muy pronto el 1 y se queda en 1, cual es extremadamente bien.Nosotros ver el confusión métrica eso afuera de el 49 aves, eran no en realidad clasificando mal cualquier de ellos, entonces este es a muy bien modelo con a muy alto generalizado RS cuadrado y todo de el otro adaptar criterios eso es producido en aquí.
Pero nosotros son más interesado en el regresión tipo de modelos El regresión tipo de modelos, el generalizado Regresión, nosotros poder ver eso cuando nosotros usar Lazo como el Estimacion método, el modelo incluido todo de el variable, y nosotros tener pareja de no -significativo Variables en el modelo en aquí. Nosotros poder ver estos no -significativo factores, semejante como el FCORTE, tú poder ver él eso es no cruce el horizontal línea. Tú poder ver eso el año promedio es no significativo, pero es incluido.Nosotros poder ver eso este modelo tenía aproximadamente tres errores de clasificación, un error de clasificación tasa de acerca de 7 %
Aquí es el tercero modelo eso era... Si nosotros tenía a dar él oro, plata, y bronce, estos dos voluntad compartir el segundo lugar. El Logístico Regresión modelo, cuando nosotros hizo el paso inteligente procedimiento, decidido no a incluir el dos altamente no -significativo factores Nosotros poder ver en nuestro regresión modelo, en el Logístico Regresión modelo, eso ESCORT es el mayoría importante variable.Este modelo tiene similar clasificación errónea tasa de tres, el mismo como el Logístico Regresión.
Aquí es cómo el Siete indicador Variables son usado a predecir el probabilidad de cojera. Qué nosotros como acerca de el regresión tipo de modelos es eso nosotros poder conseguir impares proporciones eso voluntad ayuda a nosotros a interpretar. Para ejemplo, para nuestro mayoría importante variable, nosotros poder ver eso el impares de cojera es dos veces con uno unidad de aumentar es suero cortisol
En general, nosotros haría como a decir eso el Logístico Regresión modelo solo usado Siete afuera de el nueve indicadores. El Impulsado neuronal modelo y el generalizado Regresión, ambos de a ellos usado todo nueve indicadores para cojera. Todo de el modelos tener área bajo el curva de mayor que que 0.9.Todo de el modelos tener a más bajo… la regresión tipo de modelos tenía el 7 % clasificación errónea en el validación colocar, y el Impulsado neuronal hizo no tener cualquier cosa.
Nosotros poder comparar nuestro tres ganador modelos usando el Modelo Comparación plataforma en JM PAG. Nosotros poder ver eso en términos de predecir, estrictamente predecir, el Impulsado neuronal modelo es significativamente mejor que ambos de el generalizado Regresión y el regresión modelo. El dos regresión modelos , el uno con todo nueve variables versus el uno con el Siete variable, son no significativamente diferente de cada otro.Ellos todo tenía a muy similar área bajo el curva, y ellos tenía similar clasificación errónea de tres aves.
Este es nuestro presentación. Casarse como a agradecer tú para su atención. Nosotros tener alguno referencias eso tú poder encontrar similar relacionado material a el tecnicas eso nosotros usado en JMP documentación eso voluntad ayuda tú a través de este proceso. Agradecer tú para su atención.
