Promedio bayesiano de modelos para la predicción del consumo máximo de oxígeno en deportistas con datos de no-ejercicio

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.

Estudio del maíz blanco gigante del Cuzco (MBGC) con denominación de origen bajo la nueva economía institucional : situación actual, limitantes y estrategias

La producción mundial de maíz en general tiene carácter de ser un producto commodity, con grandes volúmenes, precios altos y homogéneos. Pero en Perú hoy en día surge la necesidad de competir globalmente, con productos especiality, con pocos volúmenes y altamente diferenciados. Dicha estrategia es aplicada por el Perú con el Maíz Blanco Gigante, presentando ventaja comparativa a nivel de otras variedades de maíz, al poseer características únicas en relación al lugar de origen y prácticas culturales que se han mantenido en su cultivo a través del tiempo. Es por ello que se da reconocimiento y certificación como DO en el año 2005, como Maíz Blanco Gigante del Cusco, presentando tendencias de exportación a partir de dicho año. La investigación se enfoca al estudio de la situación actual del MBGC como DO bajo la Nueva Economía Institucional (NEI). Los resultados del estudio indican que la conexión institucional presenta desatinos, los organismos que dieron inicio al proceso de la DO se encuentran descoordinados, con ausencia de medidas de control. Ello ha ocasionado un débil enforcement en las reglas de juego y por ende en el marco institucional, afectando la imagen, posicionamiento y falencias a nivel de la cadena del MBGC. Se recomienda definir políticas y estrategias de uso de la DO, con miras a establecer mesas de diálogo sobre la participación (promoción, normativa y/o fiscalizadora), de los entes públicos como INDECOPI, Gobierno Regional, Gobierno Local con respecto a la DO del MBGC y sus características particulares como bien público a fin de dinamizar las inversiones, comercio y mantener la ventaja competitiva.