02801nam a2200277 4500
0
0
ddc
0
0
BMB
BMB
2019-09-25
0
Recurso en línea
2019-09-25
2019-09-25
TESM
28167
28167
20190925111056.0
cr |||||||||||
190925s2019 ag_|||||om||| 00| 0 spa d
arcduce
arcduce
22
338.160983
14021
Contreras Valdovinos, Américo Nicolás
Estrategias de modelación interacción especie ambiente en función del rendimiento de materia seca en cultivos de cobertura /
Américo Nicolás Contreras Valdovinos.
[recurso electrónico]
Córdoba, Argentina :
s.n.,
2019
1 recurso en línea (73 h.)
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.
6450
CULTIVOS
3321
RENDIMIENTO DE LA COSECHA
5962
INDUSTRIA VITIVINICOLA
138
ANALISIS ESTADISTICO
115
CHILE
http://hdl.handle.net/11086/12715
Repositorio Digital UNC
ddc
TESM
BEA
2019-09-25