Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM) son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co) varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Análisis de la Corporación J.R Lindley S.A. : caso Inca Kola

Inca Kola es una bebida gasificada del Perú y elaborada por la Corporación Lindley, que ha conservado el liderazgo en el mercado peruano desde su creación, a pesar del ingreso de bebidas internacionales y de bebidas que tienen un menor precio. Desde su creación, la corporación se enfocó en vincular la bebida con la identidad peruana; estrategia que ha sido efectiva y se pueden comprobar por el liderazgo que presenta en el mercado. En los noventa, la corporación Lindley tuvo que enfrentar un escenario turbulento debido al ingreso de Coca Cola y Pepsi, sin embargo, estas no desplazaron a Inca Kola a pesar del poder de marketing que cuentan. En este sentido, el objetivo del presente trabajo es estudiar cómo la Corporación Lindley mantiene su bebida "Inca Kola" como una especialidad en el Perú, por medio de la metodología de las tres vías propuesto por Joskow. Los resultados indican que existen leyes que salvaguardan la marca Inca Kola, tanto en el ámbito nacional como internacional y que gracias a la alianza entre la corporación Lindley y Coca Cola Company, se puso fin a la competencia, aumentando las barreras de ingreso en el sector de bebidas, y como resultado la corporación pudo enfocar sus esfuerzos en seguir vinculando la bebida con la cultura peruana y modernizar sus diferentes plantas de envasado. Las conclusiones más resaltantes indican que la corporación Lindley se apalancó en el Entorno Institucional informal para captar las preferencia de los peruanos, en otras palabras vinculó una bebida aprovechando las características que tienen los consumidores peruano, los cuales tienen lazos muy fuertes con productos que asocian con la identidad nacional. En la vía de la Moderna Organización Industrial se observa que la bebida sigue liderando las ventas con un precio mayor que los competidores, indicando que la corporación tiene una estrategia de diferenciación. Respecto a la vía de la estructura de gobernaza, la corporación pudo alinear sus transacciones con los proveedores de insumos y distribuidores para garantizar la calidad, precio y a asegurando su activo especifico más importante, la marca "Inca Kola". Estas características son propias de las Especialidades.

Análisis comparativo del rendimiento de semillas y otras características de interés agronómico en poblaciones locales y cultivares introducidos de alpiste

p.147-154

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM)son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co)varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.