Raças compostas são importantes para o desenvolvimento da pecuária brasileira e do melhoramento genético. Os compostos apresentam, no entanto, uma certa complexidade para avaliar os animais e predizer o mérito genético dos animais e também nas decisões de acasalamento. Foram avaliados 3 modelos estatísticos diferentes para lidar com as informações do Composto Montana Tropical® através dos softwares da família BLUPF90 em 5 características de crescimento do animal e reprodutivo. Os modelos estatísticos foram do mais simples, considerando uma raça pura, até o mais complexo com informações de tipo biológico do animal e da mãe. As características são: peso à desmama, peso ao sobreano, ganho de peso pós-desmama, perímetro escrotal e musculosidade. Este último modelo apresentou resultados mais conservadores para a predição dos VGs. As estimativas apresentaram o mesmo comportamento para todos as características avaliadas pelas correlações de VG. Os valores de índice e ranking dos modelos foram correlacionados através da correlação de Pearson, de Spearman e erro quadrático médio, demonstrando resultados muito parecidos entre os modelos. No final foi encontrado erro de classificação de 1,9% dos animais certificados entre os modelos, logo essas diferenças não causam grande impacto no resultado final do melhoramento genético da raça porque os melhores animais continuam sendo selecionados independentemente do método utilizado para estimar seu valor genético. E o uso de modelos mais simples para compostos já estabelecidos se faz interessante por facilitar análises futuras.

Composite breeds are important for the development of Brazilian livestock and genetic improvement. The compounds, however, present a certain complexity to evaluate the animals and predict the genetic merit of the animals and also in the mating decisions. Three different statistical models were evaluated to deal with information from the Montana Tropical® Compound through the BLUPF90 family software on 5 animal growth and reproductive characteristics. The statistical models ranged from the simplest, considering a pure breed, to the most complex with information on the biological type of the animal and the mother. The characteristics are: weaning weight, yearling weight, post-weaning weight gain, scrotal circumference and muscularity. This last model presented more conservative results for the prediction of EBVs. The estimates show the same behavior for all EBV correlation characteristics. The index and ranking values of the models were correlated through Pearson's correlation, Spearman's correlation and mean square error, showing very similar results between the models. In the end, a classification error of 1.9% of the certified animals between the models was found, so these differences do not have a great impact on the final result of the genetic improvement of the breed because the best animals continue to be selected regardless of the method used to estimate their genetic value. And the use of simpler models for already established synthetic races is interesting because it facilitates future analyses.