Guía de buenas prácticas para el análisis de la variabilidad espacial del rendimiento en lotes de producción agrícola.

En los últimos años se han difundido, en la región productora de granos de la Provincia de Córdoba, la utilización de tecnologías de agricultura de precisión (monitores de rendimiento, GPS, sensores geofísicos) que permiten medir y en consecuencia, manejar diferenciadamente la variabilidad espacial intralote, tanto de los rendimientos como de propiedades del sitio (suelo, terreno, nutrientes). Los mapas de rendimiento y de suelo a escala de lote (intralote) proveen indicadores de riesgos asociados con la producción y constituyen herramientas claves para implementar el manejo sitio-específico en agricultura de precisión. Estos mapas deben ser realizados desde los datos que producen las nuevas maquinarias. La identificación de zonas homogéneas, surge como una necesidad para el manejo de la variabilidad espacial del rendimiento; éstas se interpretan como conjuntos de sitios con una misma combinación de factores limitantes de la producción y por tanto con una misma demanda para maximizar la producción. La delimitación de zonas homogéneas se realiza utilizando los datos georreferenciados de rendimiento y/o de sitio, pero el óptimo uso de la información espacial disponible, demanda nuevos desarrollos estadístico-computacionales. Las dependencias espaciales de los rendimientos y de las propiedades del sitio son actualmente abordadas con modelos geoestadísticos clásicos, con métodos multivariados y con modelos estadísticos contemporáneos como los modelos mixtos de covarianza espacial. Cuando los datos de suelo se obtienen por sitio en varios años, la zonificación podría depender también de la variabilidad temporal de las mediciones. La variabilidad temporal en las propiedades de sitio impacta en las zonificaciones y consecuentemente en las predicciones de rendimientos. Nuestro grupo de investigación en Estadística y Biometría de la Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba, ha desarrollado algoritmos computacionales para el análisis de la variabilidad espacial de los rendimientos intralote, contemplando simultáneamente la correlación espacial y la variabilidad temporal. A través del software de desarrollo nacional InfoStat y su interfase con el software R, se han implementado diversas técnicas para el análisis exploratorio de datos georeferenciados y el análisis de la variabilidad espacial así como para la delimitación de zonas homogéneas y funciones para la predicción del rendimiento utilizando variables regionalizadas de sitio como predictoras. InfoStat es utilizado en ámbitos estatales y privados (INTA, Universidades, Semilleros y Empresas de gestión de la producción agrícola). Numerosos grupos de técnicos, docentes y/o investigadores demandan capacitación y asesoramiento en el uso de nuevas aplicaciones y análisis que se pueden realizar con este software. La posibilidad de publicar nueva documentación para apoyar el análisis estadístico de información proveniente de lotes en producción de cultivos de grano es importante para la región central y sur de la Provincia de Córdoba, donde están ya instaladas las capacidades para captura intensiva de datos desde nuevas maquinarias precisas. El objetivo de la presente propuesta es difundir, a través de la edición de un libro, con ejemplos ilustrativos del paso a paso del análisis estadístico para el estudio de variabilidad espacial del rendimiento intralote.

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados.

Factores determinantes de la variabilidad espacial de anchoveta peruana (Engraulis ringens) en el Pacífico Sudoriental

Los modelos de nicho ecológico permiten estudiar el efecto del ambiente sobre la distribución de las especies, relacionando datos de su distribución con información ambiental. El objetivo del presente estudio fue estimar el nicho ecológico y describir la variabilidad en la distribución espacial de la anchoveta (Engraulis ringens) mediante el uso de modelos estadísticos de nicho ecológico. Se trabajó con dos enfoques de análisis: por stocks (norte, centro y sur) en el Pacífico Sudoriental (PSO) y por estadios de desarrollo (pre-reclutas, reclutas y adultos) en la costa peruana. El modelo de nicho ecológico utilizó modelos aditivos generalizados, estimaciones georeferenciadas de presencia y ausencia de anchoveta e información de cuatro variables ambientales (temperatura superficial del mar, salinidad superficial del mar, concentración de clorofila a superficial y la profundidad de la oxiclina) entre los a˜nos 1985 y 2008. Se encontró que no existen diferencias en los nichos ecológicos de los tres stocks de anchoveta siendo los modelos que utilizaron la información de la anchoveta en todo el PSO los que lograron modelar el nicho de manera correcta. Respecto al análisis por estadios, se evidenció que cada estadio de desarrollo tiene distintas tolerancias a las variables ambientales consideradas en este trabajo, siendo los nichos de estadios menos desarrollados los que estuvieron incluidos dentro de los estadios más desarrollados. Se recomienda realizar estudios separados para cada estadio de desarrollo, lo cual permita comprender mejor las relaciones ecológicas encontradas en los resultados del nicho ecológico. Además se recomienda realizar simulaciones con modelos de nicho que incluyan más variables ambientales, las cuales puedan mejorar los mapas de distribución espacial de la anchoveta para los dos enfoques de análisis.

Diseño de un fondo de inversión colectiva basado en derivados energéticos

El propósito de este trabajo de grado es diseñar un fondo de inversión colectiva donde los activos predominantes sean derivados energéticos -- Lo anterior, ajustado al marco normativo expedido por el Ministerio de Hacienda en 2013 -- Para su diseño se estudiará el comportamiento de los derivados energéticos en el principal mercado de futuros: New York Mercantile Exchange y Derivex, que es el mercado de derivados de commodities energéticos en Colombia -- Se recopilarán datos a través de una consulta histórica en diferentes sistemas de información, como Bloomberg y Derivex -- Recopilada y analizada la información en referencia, se determinará la composición del portafolio que se ajuste a las necesidades del mercado colombiano y se desarrollarán pruebas y modelos estadísticos para medir los riesgos financieros -- Finalmente, la investigación y el trabajo de campo se presentan en un informe donde se exponen las características que debe tener un fondo de inversión concentrado en derivados energéticos

Curvas de Intensidad, Duración y Frecuencia en la Cuenca Nº68 Nicaragua

El clima es uno de los factores más e studiados a n ivel mundial y el más utilizado para la elaboración de planes de conservación de suelos y agua , construcción de obras hidráulicas que den un mejor uso y aprovechamiento de los recursos naturales. La construcción de C urvas de Intensidad – Duración – Frecuen cia como herramienta para la toma de decisión en el manejo, control y aprovechamiento del exceso de la precipitación es relevante para las zonas productivas y de escases de agua. El Objetivo de la investigación fue analizar el comportamiento de la s curvas IDF en la Cuenca N°68 con diferentes períodos de retorno de 5, 10, 15, 20 y 30 años con duraciones de 5, 10, 15, 30, 60 y 1 20 minutos. Se compararon dos modelos estadísticos Gumbel Tipo I y Aparicio 1997, ambos métodos permitieron es timar la intensidad de precipitación para los diferentes períodos de retorno. Para la selección de las estaciones pluviográficas se tomó como criterio las estaciones que proporcionaran la información necesaria para el periodo analizado 1975 - 1989 (Estación Aeropuerto Augusto C esa Sandino, Estación Tola, Estación Nandaime, Estación Masatepe Campos Azules). Al generar las curvas se presentaron algunos inconvenientes en la E stación Masatepe Campos A zules , esto fue ocasionado por posibles fallas en las estaciones pluviográficas como por ejemplo faltan de tinta en el pluviógrafo , cambio de operador, etc . El método de Gumbel Tipo I es el que nos brinda información más ajusta das a las condiciones del área de estudio ya que la prueba ajuste de bondad ajusto perfectamente los datos al mod elo estadístico mejorando los índices de probabilidad, en cambio el modelo estadístico Aparicio, 1997 sobre estima los valores de intensidad en los diferentes períodos de retornos, esto se observa al comparar los datos analizados con los datos calculados, los cuales presentan porcentaj es de sobrestimación del 7-54 %.

Estimación de la edad gestacional utilizando medidas ecosonográficas no convencionales

De manera convencional para la estimación de la edad gestacional se utilizan las mediciones fetales: diámetro biparietal (DBP), circunferencia cefálica (CC), circunferencia abdominal (CA), longitud del fémur (LF). Estas mediciones sufren la influencia de distintos factores como los trastornos del crecimiento, el oligohidramnios, y el encajamiento de la cabeza fetal, haciéndolas no adecuadas la estimación de la edad gestacional. Si deseamos estimar la edad gestacional en estas circunstancias, debemos utilizar mediciones que no se alteren o se alteren muy poco con los trastornos del crecimiento, como el diámetro cerebeloso, la longitud del húmero, y la longitud del fémur. Debido a que los modelos que mejor reflejan el crecimiento de las mediciones ecográficas: cerebelo fetal, diámetro bi-ocular, longitud del húmero y longitud del fémur no son lineales, debemos construir los Modelos Estadísticos para estimar la edad gestacional, con Regresión no Lineal. Los Modelos de Regresión obtenidas cumplen con las metas propuestas: 1.- Valores de r en un rango de 0,9 a 0,99 2.- Coeficientes (b, c, d, n) sean distintos de 0 .- El análisis anova nos da F con valores significativos. Todos los coeficientes tienen T y P, significativos. Estas ecuaciones son útiles desde la semana 14 a la semana 40, y en las siguientes situaciones clínicas: 1.- Fetos con restricción del crecimiento 2.- Fetos en posición occipito posterior 3.- Cabeza fetal encajada

Selección y estimación de parámetros genéticos en bovinos lecheros

La estimación de parámetros genéticos en bovinos lecheros requiere ajustar modelos estadísticos para datos longitudinales (modelos de regresión aleatoria y/o medidas repetidas). Es esencial en regresión aleatoria determinar el orden correcto de los polinomios que describen los coeficientes aleatorios en el tiempo. Tradicionalmente, esta tarea se desarrolló empleando criterios de selección como AIC o BIC, que no siempre logran dilucidar claramente el modelo apropiado. Esta tesis introduce el criterio PAL para la selección del orden del polinomio en modelos de regresión aleatoria, empleando una penalización adaptativa de la función de verosimilitud. Comparativamente, PAL presentó un desempeño superior a AIC y BIC, y su aplicación a datos de producción produjo un modelo parsimonioso, con buena bondad de ajuste y habilidad de predicción. Se abordó además el problema de estimar parámetros genéticos bajo un modelo de medidas repetidas para caracteres que muestran distribución asimétrica. Para evitar desvíos del supuesto de normalidad de los errores, se presentó un modelo alternativo basado en asumir una distribución Normal asimétrica. Se implementó un enfoque bayesiano con muestreo de Gibbs en datos de intervalos entre partos. Incluyendo un parámetro adicional, se obtuvieron estimaciones más precisas de los parámetros genéticos. Estos desarrollos metodológicos estuvieron motivados por los desafíos que enfrenta actualmente el programa de mejoramiento genético de la raza Holstein en Colombia. Entre ellos, figura también el impacto de introducir toros extranjeros provenientes del programa de selección genómica norteamericana. En este marco, se estimó el progreso genético esperado en la población comercial colombiana. Los cálculos reflejaron que utilizar toros genómicos jóvenes se traducirá en una respuesta genética acelerada y en una disminución de la diferencia genética entre el hato comercial y el núcleo del cual provienen.

Metodología Demand Driven para mejora de servicio y reducción de costos

Actualmente, para la planeación de la cadena de suministro, las organizaciones utilizan métodos convencionales basados en modelos estadísticos que miran el pasado y no reconocen avances -- Con este estudio se busca proyectar el futuro estos procesos -- Para lograrlo se tiene en cuenta la metodología Demand Driven que, para cambiar esta situación, basa su teoría en la adaptación de la cadena logística para reaccionar ante la venta en tiempo real, mediante la organización de buffers o pequeñas cajas de inventario que según las características de la cadena tendrán distintas propiedades para garantizar siempre la disponibilidad de stock, al menor coste y cantidad posible -- Se pretende demostrar la metodología mediante un caso de empresa: la viabilidad del sistema para garantizar la reducción del capital invertido en inventarios, garantizando mayor flujo de capital para inversión en nuevos aspectos; se presupone mejora en servicio que se traduce en mayores ventas para la compañía y reducción de costos al tener menor nivel de inventarios -- Al realizar el ejemplo empresarial, este estudio entrega a los líderes de las organizaciones las herramientas necesarias para toma de decisiones sobre cambios estructurales en la forma de realizar su proceso de planeación y ventas operacionales en busca de adaptaciones a las necesidades del mercado cambiante y exigente en el que vivimos hoy, donde los consumidores buscan bajo costo, alta calidad y disponibilidad a la mano -- En este estudio se puede observar cómo se pueden incrementar los ingresos en un 20% con sólo mejorar el nivel de servicio y entregas a tiempo a los clientes

Dinâmica fisiológica da variabilidade cardíaca: uma abordagem estatística na síncope vasovagal

Introdução: A perda transitória da consciência e tónus postural seguido de rápida recuperação é definida como síncope. Tem sido dada atenção a uma síncope de origem central com descida da pressão sistémica conhecida por síncope vasovagal (SVV). Objetivos: A análise da variabilidade da frequência cardíaca (HRV) é uma das principais estratégias para estudar a SVV através de protocolos padrão (por exemplo tilt test). O principal objetivo deste trabalho é compreender a importância relativa de diversas variáveis, tais como pressão arterial diastólica e sistólica, (dBP) e (sBP), volume sistólico (SV) e resistência periférica total (TPR) na HRV. Métodos: Foram usados modelos estatísticos mistos para modelar o comportamento das variáveis acima descritas na HRV. Analisaram-se mais de mil e quinhentas observações de quatro pacientes com SVV, previamente testados com análise espectral clássica para a fase basal (LF/HF=3.01) e fases de tilt (LF/HF=0.64), indicando uma predominância vagal no período tilt. Resultados: O modelo 1 revelou o papel importante da dBP e uma baixa influência de SV, na fase de tilt, relativos à HRV. No modelo 2 a TPR revelou uma baixa influência na HRV na fase de tilt entre os pacientes. Conclusões: Verificou-se que a HRV é influenciada por um conjunto de variáveis fisiológicas, cuja contribuição individual pode ser usada para compreender as flutuações cardíacas. O uso de modelos estatísticos salientou a importância de estudar o papel da dBP e SV na SVV.

Análise genética de escores de avaliação visual de bovinos com modelos bayesianos de limiar e linear

O objetivo deste trabalho foi comparar as estimativas de parâmetros genéticos obtidas em análises bayesianas uni-característica e bi-característica, em modelo animal linear e de limiar, considerando-se as características categóricas morfológicas de bovinos da raça Nelore. Os dados de musculosidade, estrutura física e conformação foram obtidos entre 2000 e 2005, em 3.864 animais de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Foram realizadas análises bayesianas uni e bi-características, em modelos de limiar e linear. De modo geral, os modelos de limiar e linear foram eficientes na estimação dos parâmetros genéticos para escores visuais em análises bayesianas uni-características. Nas análises bi-características, observou-se que: com utilização de dados contínuos e categóricos, o modelo de limiar proporcionou estimativas de correlação genética de maior magnitude do que aquelas do modelo linear; e com o uso de dados categóricos, as estimativas de herdabilidade foram semelhantes. A vantagem do modelo linear foi o menor tempo gasto no processamento das análises. Na avaliação genética de animais para escores visuais, o uso do modelo de limiar ou linear não influenciou a classificação dos animais, quanto aos valores genéticos preditos, o que indica que ambos os modelos podem ser utilizados em programas de melhoramento genético.

Pol??ticas inclusivas de organizaci??n escolar : modelos de escolarizaci??n para alumnado con discapacidad visual

Resumen basado en el de la publicaci??n

Uma interface visual para modelos de bancos de dados orientados a objetos com suporte para versões

Este trabalho apresenta o projeto de uma interface visual para modelos de bancos de dados orientados a objetos, com suporte para versões. Um requisito importante, não atendido pelas interfaces visuais específicas e genéricas para sistemas orientados a objetos, é a capacidade de definir e manipular versões de um objeto nos vários níveis da hierarquia de classes (herança por extensão, adotada pelo modelo de versões [GOL 95]). As interfaces, que manipulam versões, suportam essa característica no nível mais especializado da hierarquia (herança por refinamento, adotada pelos principais SGBDOOs). Procurando prover a possibilidade do versionamento de objetos nos vários níveis da hierarquia de classes, surgiu a motivação para projetar e desenvolver uma interface visual com funcionalidades de interfaces existentes (específicas e genéricas) e que obedeça às características principais dos Modelos de Dados Orientados a Objetos e do Modelo de Versões [GOL 95], seguindo as características recomendadas para interfaces visuais para MDOOs, propostas em [SIL 96]. Foi implementado um protótipo com algumas das características projetadas para o browser de objeto e seu suporte para versões.

Análise genética de escores de avaliação visual de bovinos com modelos bayesianos de limiar e linear

O objetivo deste trabalho foi comparar as estimativas de parâmetros genéticos obtidas em análises bayesianas uni-característica e bi-característica, em modelo animal linear e de limiar, considerando-se as características categóricas morfológicas de bovinos da raça Nelore. Os dados de musculosidade, estrutura física e conformação foram obtidos entre 2000 e 2005, em 3.864 animais de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Foram realizadas análises bayesianas uni e bi-características, em modelos de limiar e linear. de modo geral, os modelos de limiar e linear foram eficientes na estimação dos parâmetros genéticos para escores visuais em análises bayesianas uni-características. Nas análises bi-características, observou-se que: com utilização de dados contínuos e categóricos, o modelo de limiar proporcionou estimativas de correlação genética de maior magnitude do que aquelas do modelo linear; e com o uso de dados categóricos, as estimativas de herdabilidade foram semelhantes. A vantagem do modelo linear foi o menor tempo gasto no processamento das análises. Na avaliação genética de animais para escores visuais, o uso do modelo de limiar ou linear não influenciou a classificação dos animais, quanto aos valores genéticos preditos, o que indica que ambos os modelos podem ser utilizados em programas de melhoramento genético.

Proyecto de glosario y modelos de cuadros estadísticos en economía eléctrica

Incluye Bibliografía