31 resultados para regresión


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p.181-182

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Históricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo máximo de oxígeno (VO2max) han sido construidos mediante regresión lineal frecuentista, usando técnicas estándar de selección de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estadística en el proceso de selección del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a través del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias técnicas frecuentistas usuales de selección de variables. Con tal fin, se implementó un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L·min-1), así como registros de Género, Deporte, Edad, Peso, Talla e Índice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 ± 4.9 años, media ± SD; n = 272). Se propuso una clasificación de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcción del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implementó en base a dos métodos: Occam's window y Composición de Modelo mediante el método de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC²). Se observaron discrepancias en la selección de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos métodos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron Género y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la más alta probabilidad de inclusión a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribución para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R² ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el método de regresión por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el más respaldado por los datos, en términos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por técnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicción de 90 por ciento. La clasificación de deportes reveló resultados consistentes.

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El objetivo de este trabajo fue evaluar la eficiencia del modelo de Green-Ampt en la predicción de la infiltración del agua en el suelo haciendo uso de funciones de pedotransferencia (FPT) de Saxton y Rawls (SR), Wösten y Nemes (WN) y las del programa Rosetta (ROS) y analizar el efecto de la carga animal sobre este proceso, por medio de los modelos empíricos de Mezencev (Mez) y el de Swarzendruber (SW), en un establecimiento de producción animal. El estudio se llevó a cabo en un establecimiento sito en la localidad de Marcos Paz, Pcia. de Bs.As. Se eligieron dentro del predio, cuatro grupos de sectores de acuerdo a la intensidad de carga (Ic) : nula (testigo), media, alta y muy alta. El proceso de infiltración se relevó por medio de anillos de Muntz hasta alcanzar la tasa de infiltración básica (TIB). Se tomaron muestras para determinar la densidad aparente (DA), carbono total (CT), humedad gravimétrica (H), conductividad hidráulica saturada (Ks) y se midió la resistencia a la penetración (Rp). Se llevaron a cabo en total 70 ensayos de infiltración y los resultados permitieron concluir que: 1) La carga animal produjo solamente efectos notorios de disminución de la TIB para muy alta Ic. 2) El modelo de SW resultó describir el fenómeno desde el punto de vista físico mejor que el de Mez. 3) La predicción del modelo de GA resultó satisfactoria utilizando las FPT de WN, pero no con las de SR o ROS. 4) Los valores de Ks medidos resultaron entre 5 y 10 veces mayores que los correspondientes de TIB. 5) La TIB dependió sólo de las variables Ic, DA y CT en un modelo de regresión lineal

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El objetivo de esta tesis fue estudiar los efectos del genotipo, el ambiente y su interacción sobre peso de cáscara y aptitud al descascarado de los granos; y la composición acídica, contenido de ceras, tocoferoles y fosfolípidos y estabilidad oxidativa del aceite de girasol; así como de las relaciones intrínsecas entre dichos variables con rendimiento en aceite y peso de aquenios, identificando etapas fenológicas de máxima respuesta de estas características de calidad al efecto combinado de factores ambientales, dentro de los cuales se incluyeron a la productividad media y a características de suelo y climáticas, registrados para cada una de las etapas fenológicas de cada cultivar en cada localidad. Se utilizó un diseño de bloques al azar con 5 cultivares sembrados en 11 localidades de Argentina, distribuidas en las áreas NEA, OESTE y SUR. Se aplicaron técnicas de ANAVA factorial, regresión múltiple, análisis de sendero y esquemas de causa-efecto para estimar la importancia relativa de las fuentes de variación e identificar los factores ambientales de mayor efecto sobre estas características. Se utilizó análisis de conglomerados y componentes principales para el estudio de interrelaciones entre las características de calidad y factores ambientales. Aunque se observó variabilidad entre genotipos, el efecto del ambiente sobre la variabilidad total fue superior a la contribución del componente genético para todos los atributos examinados, con la excepción de porcentaje de cáscara y concentración de ceras. No se observó relación entre el rendimiento y las características estudiadas. Los factores ambientales de mayor efecto sobre las características de calidad fueron temperatura mínima, PAR, agua útil, precipitaciones, humedad relativa y nitrógeno, dependiendo el efecto individual, de cada factor, de su interrelación y de la etapa fenológica que se considere. Las condiciones ambientales durante las etapas R1-R5.5 y R5.5+300°Cd lograron explicar gran parte de la variabilidad total.

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La PPNA es indicadora de la biomasa disponible y se relaciona con la capacidad de carga de los sistemas pastoriles extensivos. Es posible estimarla a partir de índices de vegetación obtenidos de sensores remotos. El objetivo de esta tesis fue caracterizar funcional y estructuralmente una estepa graminosa (Estepa Magallánica Seca-EMS) y una arbustiva ((Matorral de Mata Negra-MMN) de la Patagonia Austral. En 18 sitios se midió cobertura vegetal (2004 y 2010) y biomasa por estratos (2004 y 2005). Se obtuvieron 8 índices de vegetación a partir de imágenes MODIS (resolución 16 días, 250m, 2003-2010). Se caracterizaron las comunidades vegetales (PCA). Se extrajeron los índices en áreas de 3x3 pixeles y correlacionaron con la biomasa y cobertura medidas a campo. Ambas áreas están dominadas por especies perennes con una cobertura de 66 por ciento En MMN la mitad de este valor corresponde a arbustos. La biomasa aérea total fue de aproximadamente 1000 Kg MS/ha en EMS y el triple en MMN, en ambos casos un 33 por ciento corresponde a material verde. Los índices presentan patrones temporales similares entre áreas, con un máximo a fines de octubre, aunque NDVI y RVI mostraron un segundo pico en abril. El MMN posee mayor biomasa pero los índices fueron 20 por ciento menores que EMS. El NDVI caracterizó mejor la vegetación de la EMS, con correlaciones de 0,69, 0,43 y 0,48 con la fracción verde de biomasa total, intercoironal y coironal, respectivamente. Reflejó además el crecimiento otoñal característico de ambientes con régimen isohigro, limitados por temperatura y humedad. Por el contrario, en el MMN, los índices espectrales y los indicadores de biomasa no correlacionaron. Los valores de regresión obtenidos indican que la evaluación de biomasa disponible a partir de sensores remotos es solo posible en uno de los ecosistemas y muestran que para estimar la receptividad, seria necesaria una calibración local de los índices, dado que la estructura de la vegetación modifica los valores espectrales.

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En la Argentina los sistemas de producción de leche utilizan animales mejorados genéticamente para producir en condiciones de dietas muy suplementadas en planteos productivos de base pastoril con suplementación. En estos sistemas el objetivo es obtener un parto por vaca por año pero son muy pocos los tambos que llegan a cumplirlo porque se atrasa el momento de la concepción prolongando las lactancias. El objetivo del trabajo fue investigar los factores que influyen en la productividad de tambos ubicados en el centro de la provincia de Santa Fe y las razones que determinan la duración de las lactancias en estos tambos con el fin de analizar estrategias de manejo que consideren el uso de lactancias extendidas para lograr aumentos de productividad sostenibles. Adicionalmente se exploraron aquellos factores reproductivos asociados al largo de lactancia, como determinante de los litros totales producidos por vaca. Se analizó información de 1620 vacas de once tambos, recolectada en junio de 2008. Para cada tambo y para el conjunto de tambos se estimaron los valores promedio y desvío estándar del porcentaje de vacas secadas antes de los 365 días en lactancia (DEL), porcentaje de vacas vacías con más de 200 DEL y los servicios por vaca hasta confirmar preñez. En las vacas que cerraron su lactancia durante el periodo julio 2007 - junio 2008 (n igual a 892) se estimó la producción de leche acumulada al fin de la lactancia (PT), la producción de leche diaria (PD) y el valor de DEL. Además se estimó la producción de leche por hectárea y la carga animal. Los datos se analizaron por regresión lineal. Para explorar la relación entre PT con PD y DEL se hizo un análisis de regresión múltiple. En los casos analizados el aumento en la duración de la lactancia sería consecuencia de un atraso en el logro de preñez con un impacto relativamente bajo sobre la productividad de los sistemas.

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p.67-76

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La PPNA es indicadora de la biomasa disponible y se relaciona con la capacidad de carga de los sistemas pastoriles extensivos. Es posible estimarla a partir de índices de vegetación obtenidos de sensores remotos. El objetivo de esta tesis fue caracterizar funcional y estructuralmente una estepa graminosa (Estepa Magallánica Seca-EMS)y una arbustiva ((Matorral de Mata Negra-MMN)de la Patagonia Austral. En 18 sitios se midió cobertura vegetal (2004 y 2010)y biomasa por estratos (2004 y 2005). Se obtuvieron 8 índices de vegetación a partir de imágenes MODIS (resolución 16 días, 250m, 2003-2010). Se caracterizaron las comunidades vegetales (PCA). Se extrajeron los índices en áreas de 3x3 pixeles y correlacionaron con la biomasa y cobertura medidas a campo. Ambas áreas están dominadas por especies perennes con una cobertura de 66 por ciento En MMN la mitad de este valor corresponde a arbustos. La biomasa aérea total fue de aproximadamente 1000 Kg MS/ha en EMS y el triple en MMN, en ambos casos un 33 por ciento corresponde a material verde. Los índices presentan patrones temporales similares entre áreas, con un máximo a fines de octubre, aunque NDVI y RVI mostraron un segundo pico en abril. El MMN posee mayor biomasa pero los índices fueron 20 por ciento menores que EMS. El NDVI caracterizó mejor la vegetación de la EMS, con correlaciones de 0,69, 0,43 y 0,48 con la fracción verde de biomasa total, intercoironal y coironal, respectivamente. Reflejó además el crecimiento otoñal característico de ambientes con régimen isohigro, limitados por temperatura y humedad. Por el contrario, en el MMN, los índices espectrales y los indicadores de biomasa no correlacionaron. Los valores de regresión obtenidos indican que la evaluación de biomasa disponible a partir de sensores remotos es solo posible en uno de los ecosistemas y muestran que para estimar la receptividad, seria necesaria una calibración local de los índices, dado que la estructura de la vegetación modifica los valores espectrales.

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p.27-37