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Estrategias de modelación interacción especie ambiente en función del rendimiento de materia seca en cultivos de cobertura / Américo Nicolás Contreras Valdovinos. [recurso electrónico]

Por: Tipo de material: TextoTextoDetalles de publicación: Córdoba, Argentina : s.n., 2019Descripción: 1 recurso en línea (73 h.)Tema(s): Clasificación CDD:
  • 22 338.160983
Recursos en línea: Nota de disertación: Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados, 2019. Resumen: Ensayos agrícolas realizados durante varias temporadas, localidades y utilizando diferentes líneas de un único genotipo son comunes en experimentación agrícola. Diversas técnicas son utilizadas para evaluar este tipo de ensayos multiambientales, principalmente modelos AMMI o Modelos SREG, los cuales frecuentemente se enfrentan a desbalances, ya sea realizados deliberadamente, o de manera involuntaria, lo que tiene consecuencias a la hora de realizar el modelamiento estadístico. Este trabajo consistió en adaptar algunas de las técnicas utilizadas en ensayos multiambientales con una única especie y diversas líneas a ensayos en los cuales se analizaron diferentes cultivos de cobertura en función de su rendimiento de materia seca, para distintos ambientes y temporadas, y que presentaron desbalance de datos. Se propusieron diferentes escenarios de modelación matemática mediante modelos lineales mixtos, imputación de datos faltantes y presentación de resultados tales como modelos AMMI y modelos SREG a través de sus respectivos gráficos biplot. Los resultados sugieren que tanto la utilización de modelos lineales mixtos, con su ventaja a la hora de modelar datos heteroscedásticos y la utilización de técnicas de imputación de datos ausentes son una alternativa válida a la hora de considerar desbalances implícitos. A pesar de lo anterior debe considerarse, al momento de presentar los resultados, el porcentaje de datos ausentes y la gran variabilidad de rendimientos en especies sin un cercano parentesco, lo que se reflejará en el momento de analizar los gráficos, principalmente los gráficos GGE producto de modelos SREG.
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Tesis de maestría Tesis de maestría Biblioteca Manuel Belgrano Recurso en línea (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible

Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados, 2019.

Bibliografía: h. 65-72.

Ensayos agrícolas realizados durante varias temporadas, localidades y utilizando diferentes líneas de un único genotipo son comunes en experimentación agrícola. Diversas técnicas son utilizadas para evaluar este tipo de ensayos multiambientales, principalmente modelos AMMI o Modelos SREG, los cuales frecuentemente se enfrentan a desbalances, ya sea realizados deliberadamente, o de manera involuntaria, lo que tiene consecuencias a la hora de realizar el modelamiento estadístico. Este trabajo consistió en adaptar algunas de las técnicas utilizadas en ensayos multiambientales con una única especie y diversas líneas a ensayos en los cuales se analizaron diferentes cultivos de cobertura en función de su rendimiento de materia seca, para distintos ambientes y temporadas, y que presentaron desbalance de datos. Se propusieron diferentes escenarios de modelación matemática mediante modelos lineales mixtos, imputación de datos faltantes y presentación de resultados tales como modelos AMMI y modelos SREG a través de sus respectivos gráficos biplot. Los resultados sugieren que tanto la utilización de modelos lineales mixtos, con su ventaja a la hora de modelar datos heteroscedásticos y la utilización de técnicas de imputación de datos ausentes son una alternativa válida a la hora de considerar desbalances implícitos. A pesar de lo anterior debe considerarse, al momento de presentar los resultados, el porcentaje de datos ausentes y la gran variabilidad de rendimientos en especies sin un cercano parentesco, lo que se reflejará en el momento de analizar los gráficos, principalmente los gráficos GGE producto de modelos SREG.

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