Se definió y utilizó la sintaxis del modelo SPSS para evaluar el rendimiento individual de 49 modelos lineales y no lineales para ajustar la curva de lactancia de 159 cabras Murciano-Granadina seleccionadas para análisis de genotipado. La forma, el pico y la persistencia de la curva de lactancia fueron evaluados para cada modelo utilizando 3107 controles de rendimiento lácteo con un promedio de 3.78 +/- 2.05 lactancias por cabra. Los valores de mejor ajuste (R ajustada) (0.47) fueron alcanzados por el modelo logarítmico de cinco parámetros de Ali y Schaeffer. Se detectaron tres posibilidades principales: no ajuste (no convergente), estándar (R ajustada por encima del 75%) y curvas atípicas (R ajustada por debajo del 75%). Todas las cabras se ajustaron para 38 modelos. La capacidad de ajustar diferentes formas funcionales posibles para cada cabra, que aumentó progresivamente con el número de parámetros incluidos en cada modelo, se tradujo en una mayor sensibilidad para explicar la variabilidad individual de la forma de la curva. Sin embargo, para los modelos en los que todas las cabras se ajustaron, solo se encontraron aumentos moderados en el potencial explicativo y predictivo (AIC, AICc o BIC). El modelo de Ali y Schaeffer reportó los mejores resultados de ajuste para estudiar la variabilidad genética detrás del rendimiento lácteo de las cabras y quizás mejorar la evaluación de los parámetros de la curva como criterios de selección confiables para enfrentar los desafíos futuros ofrecidos por la industria lechera caprina.