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El conocimiento del peso final de frutos con antelación a la cosecha es una información de vital importancia por las consecuencias que tiene sobre las distintas etapas del proceso de producción y comercialización en las regiones de producción. A efectos de obtener mejoras en la capacidad predictiva...
|a Aplicación de modelos mixtos no lineales en el crecimiento de frutos de peral (Pyrus Communis) cv. William’s /
|c Valentín Tassile.
264
1
|a Córdoba, Argentina :
|b [editor sin identificar],
|c 2020
300
|a 1 recurso en línea (221 páginas) :
|b ilustraciones
336
|2 rdacontent
|a texto
337
|2 rdamedia
|a computadora
338
|2 rdacarrier
|a en línea
502
|a Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados, 2020.
504
|a Bibliografía: páginas 209-220
520
3
|a El conocimiento del peso final de frutos con antelación a la cosecha es una información de vital importancia por las consecuencias que tiene sobre las distintas etapas del proceso de producción y comercialización en las regiones de producción. A efectos de obtener mejoras en la capacidad predictiva de los modelos sobre la distribución final del tamaño de frutos, es necesario que los mismos contemplen los diversos factores que afectan el proceso de crecimiento. Para el caso de los frutos de pepita el proceso de crecimiento del díametro ecuatorial de los mismos responde a un modelo sigmoideo en forma de S, un comportamiento claramente no lineal en los parámetros. La presente tesis se propone lograr un modelo mixto no lineal con alta capacidad predictiva para frutos de peras cv. William´s cultivados en huertos comerciales de los Valles Irrigados de la Provincia de Río Negro, Argentina. Se consideran, para ello, aquellas fuentes de mayor relevancia para la variabilidad de la variable de respuesta, mancomunando información de naturaleza longitudinal y transversal e incorporando covariables ambientales representativas de distintos momentos críticos del crecimiento de los frutos. El cribado final de modelos considera métricas adecuadas para que los candidatos propuestos posean un alto poder predictivo en situaciones no contempladas en la etapa de modelado.
650
4
|9 82
|a MODELO NO LINEAL
650
4
|9 1120
|a PRODUCCION AGROPECUARIA
650
4
|9 15139
|a PERAS
650
4
|a MODELOS ECONOMETRICOS
|9 75
650
4
|a FRUTICULTURA
|9 15185
651
4
|a RIO NEGRO, ARGENTINA
|9 756
653
|a PRODUCCION AGRICOLA
856
4
|u http://hdl.handle.net/11086/18140
|y Repositorio digital UNC
