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Modelos matemáticos de predicción para la biomasa residual de los tallos de café por efecto de renovación por siembra y zoca común / Carolina Restrepo Segura, Santiago Cárdenas Lizcano; Asesor de Tesis Yineth Medina Arce

By: Restrepo Segura, Carolina [autor].
Contributor(s): Cárdenas Lizcano, Santiago [autor] | Medina Arce, Yineth [Asesor de tesis].
Neiva: Universidad Surcolombiana, 2025Description: 1 CD-ROM (31 páginas); ilustraciones en general, tablas o cuadros; 12 cm.Content type: texto Media type: computadora Carrier type: disco de la computadoraSubject(s): Estadística -- Regresión Lineal | Modelos matemáticos -- Biomasa ResidualDDC classification: Th EE 089
Contents:
Introducción -- Planteamiento del problema -- Marco teórico -- Antecedentes -- Objetivos -- Justificación -- Bases Conceptuales -- El café, la dendrometría -- Diseño metodológico -- Sistema de los datos, generación del modelo de predicción -- Resultados -- Conclusión
Dissertation note: Tesis Especialista en Estadística Universidad Surcolombiana. Facultad de Economía y Administración. Especialización en Estadística 2025 Summary: "En el presente estudio se llevó a cabo en los cultivos de café arábico en 3 fincas del corregimiento de San Marcos perteneciente al municipio de Acevedo del departamento del Huila en Colombia, con el propósito de promover el aprovechamiento de los residuos orgánicos. Donde se determinaron dos modelos de predicción de la biomasa residual por renovación de cultivo, uno para la renovación por siembra y otro para la renovación por poda (zoca común). El estudio se desarrolló a través de una metodología destructiva, llevando a la práctica los dos tipos de renovación, en la cual se tomaron las medidas dendrométricas (grosor inferior del tallo, altura total del tallo y grosor superior del tallo) y el peso del tallo por cada planta de café, hasta obtener un registro total de 203 muestras, 102 practicando la renovación por siembra y 101 zoca común. Para la elaboración del modelo se aplicó un análisis de regresión lineal multivariada paso a paso hacia atrás, empleando la técnica Cross-Validation a una razón 80 -20. En el proceso de validación se utilizaron los datos reservados previamente, en la que se verificó el ajuste de los predichos con los datos observados (peso de la biomasa en gramos), permitieron la aceptación del modelo. "
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e-Tesis e-Tesis Biblioteca Central
Tesis y Trabajos de Grado Th EE 089 (Browse shelf) Ej.1 Available 900000029246
e-Tesis e-Tesis Biblioteca Central
Tesis y Trabajos de Grado Th EE 089 (Browse shelf) Ej.2 Available 900000029247
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Tesis Especialista en Estadística Universidad Surcolombiana. Facultad de Economía y Administración. Especialización en Estadística 2025

Introducción -- Planteamiento del problema -- Marco teórico -- Antecedentes -- Objetivos -- Justificación -- Bases Conceptuales -- El café, la dendrometría -- Diseño metodológico -- Sistema de los datos, generación del modelo de predicción -- Resultados -- Conclusión

"En el presente estudio se llevó a cabo en los cultivos de café arábico en 3 fincas del corregimiento de San Marcos perteneciente al municipio de Acevedo del departamento del Huila en Colombia, con el propósito de promover el aprovechamiento de los residuos orgánicos. Donde se determinaron dos modelos de predicción de la biomasa residual por renovación de cultivo, uno para la renovación por siembra y otro para la renovación por poda (zoca común). El estudio se desarrolló a través de una metodología destructiva, llevando a la práctica los dos tipos de renovación, en la cual se tomaron las medidas dendrométricas (grosor inferior del tallo, altura total del tallo y grosor superior del tallo) y el peso del tallo por cada planta de café, hasta obtener un registro total de 203 muestras, 102 practicando la renovación por siembra y 101 zoca común. Para la elaboración del modelo se aplicó un análisis de regresión lineal multivariada paso a paso hacia atrás, empleando la técnica Cross-Validation a una razón 80 -20. En el proceso de validación se utilizaron los datos reservados previamente, en la que se verificó el ajuste de los predichos con los datos observados (peso de la biomasa en gramos), permitieron la aceptación del modelo. "

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