Foram obtidas estimativas de herdabilidade e preditas diferenças esperadas na progênie para probabilidade de permanência no rebanho (stayability) de 4180 touros com filhas na base de dados do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore. Modelo de limiar e modelo linear foram utilizados sob análise Bayesiana via software multiple-trait Gibbs sampler for animal models. A implementação adotada considerou tamanho de cadeia de Gibbs de 225 mil, período de descarte amostral de 25 mil e tomada de amostra a cada mil rodadas. As estimativas de herdabilidade foram de menor magnitude para o modelo linear, 0,065, contra 0,158 sob modelo de limiar. Quando transformadas para escala normal subjacente, o valor obtido ficou em 0,13±0,05, bem próximo àquele encontrado sob modelo de limiar. A correlação entre classificações foi de 97%. O modelo de análise considerado para stayability, sob enfoque bayesiano, parece não influenciar a classificação dos animais quanto aos valores genéticos preditos. Análises sob modelo linear, com reduzido tempo de processamento, poderiam ser preferidas bastando transformar a escala da característica para obter a estimativa de herdabilidade.

Heritability and expected progeny difference (EPD) for stayability based on progeny records of 4,180 sires from the Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore were estimated. Bayesian analyses for threshold and linear models were performed using the software multiple trait Gibbs sampler for animal model. Gibbs size chain of 225,000, burn-in of 25,000 and thinning interval of 1,000 cycles were considered for implementation purpose. The heritability estimated by linear model (.065) was lower than for threshold model (0.158). The heritability estimate for transformed continuous threshold scale was .13±.05 which is close to the heritability estimate for threshold model. The high rank correlation between the solutions from both models (97%) suggests the stayability analysis under Bayesian perspective does not influence the rank of the animal EPD. Therefore linear model analysis for transformed threshold stayability data, which has a reduced processing time, should be used.