6 resultados para Revel

em FAUBA DIGITAL: Repositorio institucional científico y académico de la Facultad de Agronomia de la Universidad de Buenos Aires


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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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La información generada en la caracterización y evaluación de las colecciones de germoplasma permite conocer el tipo de material genético que se conserva en el banco. Esta tesis aborda la caracterización morfológica, la evaluación fenológica y los patrones de interacción genotipo × ambiente (G × A) para rendimiento en grano, sus determinantes fisiológicos y componentes numéricos de un conjunto de poblaciones del germoplasma nativo de quínoa (Chenopodium quinoa Willd.) del Noroeste Argentino, combinando localidades y años en tres ecorregiones de cultivo. Los resultados mostraron que el germoplasma es altamente diverso a nivel fenotípico, reflejando variación en el ambiente de origen. Se observó amplia variación en el tiempo a floración entre poblaciones y ambientes evaluados y el patrón de respuesta fue coherente con una adaptación fotoperiódica cuantitativa a días cortos. Los efectos del fotoperíodo fueron más importantes en las poblaciones cultivadas a menor altitud, mientras que la temperatura lo fue para las poblaciones cultivadas a mayor altitud. Por otro lado, de acuerdo al tamaño y naturaleza de las interacciones G x A, se necesita de estrategias de mejoramiento y evaluación estructuradas para acomodar sus efectos, ya sea evitándolas o explotándolas. El análisis de agrupamiento sobre la matriz estandarizada de rendimiento reveló cuatro grupos genotípicos con diferentes patrones de respuesta a través de dos grupos ambientales (altiplano vs. valles interandinos), siendo esta clasificación congruente con la basada en atributos morfo-fenológicos. Los determinantes fisiológicos y componentes numéricos influyeron sobre las respuestas genotípicas para rendimiento en los dos mega-ambientes. Los resultados indican que el desempeño promedio de las poblaciones para tiempo a floración tuvo una influencia determinante sobre la biomasa aérea y el número de granos, y ambos a su vez sobre el rendimiento. Por lo tanto, esta tesis destaca el rol de la fenología en la adaptación genotípica de quínoa a las diferentes condiciones agroecológicas del NOA