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bibliotecas de la Universidad Nacional de Córdoba, pudiendo encontrarse colecciones
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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...
|a Estrategias de modelación interacción especie ambiente en función del rendimiento de materia seca en cultivos de cobertura /
|c Américo Nicolás Contreras Valdovinos.
|h [recurso electrónico]
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|a Córdoba, Argentina :
|b s.n.,
|c 2019
300
|a 1 recurso en línea (73 h.)
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|a Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados, 2019.
504
|a Bibliografía: h. 65-72.
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|a 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.
650
4
|9 6450
|a CULTIVOS
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|9 3321
|a RENDIMIENTO DE LA COSECHA
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|9 5962
|a INDUSTRIA VITIVINICOLA
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|9 138
|a ANALISIS ESTADISTICO
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|9 115
|a CHILE
856
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|u http://hdl.handle.net/11086/12715
|y Repositorio Digital UNC
