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dc.contributor.author
Rosales Heredia, María Soleana de Las Mercedes
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dc.contributor.author
Bruno, Cecilia Ines
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dc.contributor.author
Balzarini, Monica Graciela
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dc.date.available
2023-03-21T17:27:33Z
dc.date.issued
2010-12
dc.identifier.citation
Rosales Heredia, María Soleana de Las Mercedes; Bruno, Cecilia Ines; Balzarini, Monica Graciela; Identificación de relaciones entre rendimientos y variables ambientales vía árboles de clasificación y regresión; Interciencia; Interciencia; 35; 12; 12-2010; 876-882
dc.identifier.issn
0378-1844
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/191252
dc.description.abstract
En investigaciones agrícolas son frecuentes los ensayos multiambientales (EMA) para la comparación de rendimientos de varios genotipos en múltiples ambientes. Para caracterizar los ambientes es común registrar covariables meteorológicas y/o de manejo con potencialidad de explicar relaciones entre rendimientos y ambientes. La contribución relativa de las distintas covariables suele analizarse vía técnicas estadísticas univariadas, principalmente prueba t y análisis de regresión. No obstante, los árboles de clasificación y de regresión, algoritmos CART, constituyen una aproximación multivariada alternativa para identificar variables ambientales de más impacto en los rendimientos. Lo CART presentan menos restricciones para su implementación que las técnicas de análisis basadas en los modelos lineales clásicos. En el presente trabajo se evalúa el desempeño de algoritmos CART comparado con los procedimientos clásicos de análisis en una base de datos de rendimientos de soja proveniente de un EMA inserto en la región sojera argentina a través de los ambientes. Los resultados muestran que los algoritmos CARTconstituyen, debido a su bajo error de predicción, una técnica robusta para predecir la variabilidad en los rendimientos como respuesta a variaciones ambientales. El estudio resalta la necesidad de contemplar la multicolinealidad al trabajar con covariables ambientales y modelos clásicos
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Interciencia
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
CART
dc.subject
ENSAYOS MULTIAMBIENTALES
dc.subject
COVARIABLES AMBIENTALES
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Identificación de relaciones entre rendimientos y variables ambientales vía árboles de clasificación y regresión
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2023-03-07T12:35:16Z
dc.identifier.eissn
2244-7776
dc.journal.volume
35
dc.journal.number
12
dc.journal.pagination
876-882
dc.journal.pais
Venezuela
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dc.journal.ciudad
Caracas
dc.description.fil
Fil: Rosales Heredia, María Soleana de Las Mercedes. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bruno, Cecilia Ines. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.journal.title
Interciencia
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://dialnet.unirioja.es/ejemplar/273657
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.interciencia.net/volumen-35/numero-12-7/
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