Statistische Modelle für die Erkennung von Euterkrankheiten in AMS

Autor/innen

  • Stefan D. Köhler
  • Otto Kaufmann

DOI:

https://doi.org/10.15150/lt.2002.1674

Abstract

Die Zuverlässigkeit der Früherkennung von Euterkrankheiten in AMS ist unzureichend. Zur Erhöhung der diagnostischen Sicherheit müssen ergänzende Kriterien für die Mastitis-Erkennung ermittelt werden. Von einer Herde von 105 Kühen, welche in zwei AMS gemolken werden, wurden die Parameter Milchbildungsrate, Milchfluss und Zwischenmelkzeit einzeln sowie in Kombination mit der elektrischen Leitfähigkeit analysiert. Während Ein-Parameter-Modelle die höheren Spezifitätswerte aufzeigten, wurden für die Verknüpfung der vier Eingangsparameter durch Indexmodelle durchgehend die besseren Sensitivitätswerte festgestellt.

Veröffentlicht

2002-12-16

Zitationsvorschlag

Köhler, S. D., & Kaufmann, O. (2002). Statistische Modelle für die Erkennung von Euterkrankheiten in AMS. Agricultural-engineering.Eu, 57(6), 330–331. https://doi.org/10.15150/lt.2002.1674

Ausgabe

Rubrik

Fachartikel