Aplicación de modelos mixtos no lineales en el crecimiento de frutos de peral (Pyrus Communis) cv. William’s

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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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Tassile, Valentín
Otros Autores: Bramardi, Sergio
Formato: bachelorThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Modelos no lineales mixtos
Pronósticos de producción
Efectos aleatorios
Predicción de distribuciones de tamaños
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/18140
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
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description 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.
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