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.

Transporte de microorganismos indicadores de contaminación fecal en una cuenca de la pampa ondulada : el rol de las propiedades físicas y químicas de los suelos y de los sedimentos

Dentro de las actividades agropecuarias, es la ganadería sobre pastizales una de las principales producciones que favorece la contaminación biológica de las aguas superficiales. Uno de los principales factores que afecta este proceso es la absorción bacteriana. Por ello se analizó la interrelación entre el suelo y los fenómenos absortivos en tres escalas de percepción en una cuenca agropecuaria de la pampa ondulada. En la escala de laboratorio se pudo demostrar el importante rol de las propiedades físicas y químicas de los suelos en la absorción y coeficiente de partición bacteriana. Entre estas se destacaron la CIC, contenido de arcillas y PSI como predictores de estos parámetros biolóbicos. Además, los suelos evaluados mostraron una alta heterogeneidad en la capacidad de absorción bacteriana (45 por ciento a 73,3 por ciento) lo cual permitió separar ambientes con capacidades de absorción diferentes, encontrándose en los Argiudoles una abserción significativamente mayor que en los Natracualfes. En esta misma escala fue probado la importancia del tamaño de agregados y la calidad del medio líquido circundante en la regulación de los procesos abserotivos. El tamaño de agregado clave en estos procesos fue el de 20 a 50 µm mientras que un medio líquido con alta fuerza iónica intensificaba estos procesos. A escala de parche, en parcelas inoculadas con E. coli bajo lluvia simulada, se corroboró la importancia de la absorción y coeficiente de partición en la retención bacteriana por parte del suelo y se comprobó el rol de las propiedades del suelo sobre estos parámetros a semejanza de lo encontrado en laboratorio. Por último a escala de cuenca se puso de manifiesto la incidencia de la absorción y Kd bacteriano en el transporte de contaminantes biolóbiocos a través del escurrido superficial. Esta escala permitió la consideración de parámetros claves en el transporte bacteriano como la supervicencia bacteriana, la temporalidad de ocurrencia de las lluvias así como su intensidad. Los resultados obtenidos a nivel de laboratorio, parche y cuenca constituyen un avance en el estudio de la dinámica de la contaminación biológica de los suelos y los cursos de agua en ambientes frágiles destinados a la producción animal

Un modelo de rendimiento para sorgo granífero (Sorghum Bicolor (L.) Moench.)

p.113-123