871 resultados para Bandas de matriz
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C 174 INST-D 2013. 355 Réplicas talladas en piedra de esculturas precolombinas (San Agustín - Huila)
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El cultivo de café explica el 10,2 por ciento de la superficie de Perú y es el principal cultivo agrícola. Es un importante generador de mano de obra y sustento de más de 150.000 familias de pequeños agricultores. El consumo interno es muy bajo (menor a 0,5 Kg por habitante) y su principal destino es la exportación, la cual ha crecido significativamente en los últimos años, mostrando una tasa de crecimiento muy por encima de la media mundial. El crecimiento de la producción y exportación de este cultivo en Perú, en medio de una actividad donde coexiste con fuertes competidores mundiales lleva a preguntar: ¿Tiene competitividad dinámica el Sistema Agroindustrial de Café peruano, entre el periodo 1961-2011? y en caso de tenerlas ¿Sobre qué factores se fundamentan sus ventajas competitivas dinámicas?. En base a esto, el objetivo de la investigación consistió en determinar la competitividad dinámica del SAG de café de Perú en los últimos 50 años y especificar los principales factores físicos, económicos e institucionales que la sustentan. Para el logro del objetivo se utilizó una combinación de metodologías descriptivas, cualitativas (diamante de Porter y matriz FODA) y cuantitativa mediante el Índice de Ventajas Comparativas Reveladas y el modelo econométrico. La competitividad del sistema agroindustrial del café en Perú, entre los años 1961-2011, registra un comportamiento creciente, que se expresa a través de una tendencia con pendiente positiva. El análisis cualitativo de la competitividad de la producción y comercialización de café en Perú, utilizando la metodología de Porter sobre La Ventaja Competitiva de las Naciones (1991), permitió identificar qué las ventajas competitivas del SAG de café, principalmente se basan en los factores básicos a través de las condiciones físicas, y al factor trabajo. Se observa una baja dinámica en Investigación y Desarrollo (ID). Por otra parte se destaca como variable importante, por su incidencia institucional la relevancia de la política comercial de Perú basada en la apertura externa. A través de la matriz FODA, se estableció la posición del SAG café en el cuadrante oportunidades/fortalezas. Se definió un modelo econométrico de series de tiempo, cuyos estadísticos fueron significativos. La variable dependiente, como proxy de la competitividad, se consideró el IVCR, y las variables explicativas fueron el índice de evolución de la mano de obra, el índice rendimiento por hectárea y una variable dummy que representa el cambio institucional. Se puede concluir que Perú tiene ventajas competitivas dinámicas para la producción y comercialización de café, debido al comportamiento de las VCR, que se basan, principalmente, en factores básicos y en políticas gubernamentales adecuadas, que permiten la estabilidad e inserción internacional a partir de los años noventa, pero requieren de un mayor impulso en investigación y desarrollo para que sus ventajas sean más sustentables.
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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.