RESUMO. Este estudo foi realizado para avaliar modelos de predição de peso corporal (PC), utilizando-se medidas corporais como perímetro torácico (PT), altura de cernelha (AC), largura de garupa (LG), comprimento corporal (CC) e altura de garupa (AG), e desenvolver novas Equações de estimação de PC para novilhas Holandesas e mestiças. Foram testadas Equações de predição (1, 2, 3, 4, 5 e 6) propostas em estudos anteriores e as medidas corporais mais relacionadas com PC foram utilizadas para gerar novas Equações. O perímetro torácico é a medida corporal mais correlacionada com PC. A Equação 4 apresentou os melhores resultados de predição com baixo desvio médio e alta precisão e exatidão. As Equações 1 e 2 apresentaram alto viés de estimação, enquanto 2 teve o menor valor de coeficiente de correlação e concordância, e grande contribuição de erro sistemático. O modelo 3 apresentou alta variabilidade na predição de PC. Tanto para novilhas Holandesas quanto mestiças, as Equações avaliadas não são eficientes em predizer PC. Entre as Equações avaliadas, o modelo usando PT apresentou o melhor ajuste e maior coeficiente de determinação ajustado. As medidas corporais de PT e CC foram as variáveis mais significativas na predição do PC, sendo utilizadas na obtenção da Equação: PC = - 372.89 + 2.8072 × PT + 1.6087 × CC.
ABSTRACT. This study was realized to evaluate prediction models for body weight (BW) using body measurements as heart girth (HG), wither height (WH), hip width (HW), body length (BL) and hip height (HH), and develop new Equations to predict the BW of Holstein and crossbred heifers. Prediction Equations (1, 2, 3, 4, 5 and 6) proposed in previous studies were tested, while body measurements, which were more significant in terms of predicting BW, were used to obtain new Equations. Heart girth was the body measurement with the greater correlation with BW. Equation 4 presented the best prediction results, showing a low average deviation, high accuracy and precision. Equations 1 and 2 predicted with a high presence of bias, while 2 had the lowest value of the concordance correlation coefficient and a great contribution made by systematic error. The 3 model presented a high variability in predicting BW. For both Holstein and crossbred heifers, the Equations evaluated are inadequate for predicting BW. Among the Equations evaluated, the model using HG presented the best adjustment and the greater adjusted coefficient of determination. Body measurements relating to HG and BL were the most significant variables in predicting the BW, resulting in the following Equation: BW = - 372.89 + 2.8072 × HG + 1.6087 × BL.