Due to the large market demand for chicken meat, there is great interest in research aimed at further improving the production efficiency of this product. In this context, the study of broiler performance assists in the process of optimizing meat production and facilitates the understanding of the needs of each growth phase until the poultry slaughtering age. Although it is common to use nonlinear models to describe the growth pattern of birds, it is not common to include random effects in these models, much less the combined modeling of the variables observed in the experiment. In this work, we adjusted the Gompertz, four-parameter logistic, von Bertalanffy, and Richards growth models with fixed and random effects in their parameters to describe the growth curve of 1080 Ross broilers. Additionally, we performed the joint modeling of body weight and feed consumption variables using mixed models. Additionally, we compared the adjusted models using the AICc and BIC information criteria. The results indicated that the four- parameter mixed logistic model was the most suitable for broiler performance data for both univariate and bivariate models.

Devido à grande demanda de mercado da carne de frango, existe grande interesse em pesquisas que visam melhorar ainda mais a eficiência na produção desse produto. Neste contexto, o estudo do desempenho de frangos de corte auxilia no processo de otimização da produção de carne e facilita a compreensão das necessidades de cada fase de crescimento até a idade de abate das aves. Embora seja comum a utilização de modelos não lineares para descrever o padrão de crescimento das aves, não é comum a inclusão de efeitos aleatórios nesses modelos e muito menos a modelagem conjunta das variáveis observadas no experimento. Neste trabalho forma ajustados os modelos de crescimento Gompertz, logístico de quatro parâmetros, von Bertalanffy e Richards com efeitos fixos e aleatórios em seus parâmetros para descrever a curva de crescimento de 1080 frangos da linhagem Ross. Além disso, foi realizada a modelagem conjunta das variáveis peso corporal e consumo de ração utilizando modelos mistos. Adicionalmente, comparou-se os modelos ajustados utilizando os critérios de informação AICc e BIC. Os resultados indicaram o modelo misto logístico de quatro parâmetros como o mais adequado aos dados de desempenho de frangos de corte, tanto para o modelo univariado como para o modelo bivariado.