Avaliação de modelos de predição da energia metabolizável do milho para suínos Evaluating models to predict the metabolizable energy of maize for swine

Os objetivos propostos no presente trabalho foram a validação da predição de modelos de regressão linear de 1º grau, dos valores estimados de energia metabolizável (EM) em função dos valores observados de EM do milho, obtidos em ensaios biológicos com suínos. Setenta e quatro registros de composição química e energética do milho foram obtidos na literatura e utilizados para estimar a EM de 41 modelos de predição em função da composição química. A significância dos parâmetros (&#946;0 e &#946;1) da regressão foi avaliada pelo teste t parcial, e a validação da predição dos modelos de 1º grau foi obtida pela aceitação da hipótese de nulidade conjunta &#946;0=0 e &#946;1=1. Os modelos EM7 = 1,099 + 0,740EB - 5,5MM - 3,7FDN; EM9 = 16,13 - 9,5FDN + 16EE + 23PB*FDN - 138MM*FDN e EM13 = 5,42 - 17,2FDN - 19,4MM + 0,709EB são os mais adequados para estimar os valores de EM do milho e podem ser utilizados como ferramenta para formulação de rações para suínos.<br>The proposed objective of this study was to validate the prediction of linear regression models of the first degree, the estimated values of metabolizable energy (ME) regarding the observed ME values of maize obtained in biological assays with swine. Seventy four records of chemical and energetic composition of maize were obtained from literature and used to estimate the ME of 41 prediction models depending on the chemical composition. The significance of the regression parameters (&#946;0and &#946;1)was evaluated by partial t test and the prediction validation of first degree models was obtained by accepting the null hypothesis &#946;0=0 and &#946;1=1. The ME7= 1.099 + 0.740GE - 5.5MM - 3.7NDF; ME9= 16.13 - 9.5NDF + 16EE + 23CP*NDF - 138MM* NDF and ME13= 5.42 - 17.2 NDF - 19.4MM + 0.709GE models are the most adequate to estimate the metabolizable energy of maize and can be used as a tool to formulate diets for swine.