Caracterización de la productividad del banano: un enfoque basado en variables químicas del suelo

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Posgrados, 2024Description: 22 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T19733
Online resources: Dissertation note: Magíster en Administración de Empresas Abstract: Los limitantes recursos agrícolas obligan a los productores bananeros a optimizar insumos. El presente estudio tiene como objetivo de presentar un modelo de regresión múltiple para caracterizar la productividad del cultivo de banano basado en características químicas del suelo. Se seleccionaron 6 campos bananeros con diferentes niveles de producción donde se clasificaron dos muestras representativas que incluyeron datos biométricos para la estimación del índice de productividad tomándose como variable de respuesta y 17 variables independientes que miden las propiedades químicas del suelo (pH, conductividad eléctrica, capacidad de intercambio catiónico, materia orgánica, macro y microelementos). Se estimaron 10 modelos de regresión lineal múltiple utilizando el método de regresión por pasos y se realizó un análisis de desempeño para la predicción del modelo 5 y 10 respectivamente. El modelo final incluyo 5 variables cuantitativas y dos de clasificación, las cuales explican la variabilidad con un R2 de .92 y un F de 59.84.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T19733 (Browse shelf(Opens below)) Available T19733

Magíster en Administración de Empresas

Los limitantes recursos agrícolas obligan a los productores bananeros a optimizar insumos. El presente estudio tiene como objetivo de presentar un modelo de regresión múltiple para caracterizar la productividad del cultivo de banano basado en características químicas del suelo. Se seleccionaron 6 campos bananeros con diferentes niveles de producción donde se clasificaron dos muestras representativas que incluyeron datos biométricos para la estimación del índice de productividad tomándose como variable de respuesta y 17 variables independientes que miden las propiedades químicas del suelo (pH, conductividad eléctrica, capacidad de intercambio catiónico, materia orgánica, macro y microelementos). Se estimaron 10 modelos de regresión lineal múltiple utilizando el método de regresión por pasos y se realizó un análisis de desempeño para la predicción del modelo 5 y 10 respectivamente. El modelo final incluyo 5 variables cuantitativas y dos de clasificación, las cuales explican la variabilidad con un R2 de .92 y un F de 59.84.

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