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Distribuciones previas objetivas para el modelo Dirichlet-multinomial: una aplicación en la agricultura

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Distribuciones previas objetivas para el modelo Dirichlet-multinomial: una aplicación en la agricultura

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dc.contributor.advisor Armero Cervera, Carmen
dc.contributor.advisor Forte Deltell, Anabel
dc.contributor.author Alvares da Silva, Danilo
dc.contributor.other Màster en Bioestadística es_ES
dc.date.accessioned 2017-07-25T11:48:56Z
dc.date.available 2017-07-26T04:45:06Z
dc.date.issued 2015 es_ES
dc.date.submitted 22-05-2015 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10550/59972
dc.description.abstract La chufa, Cyperus sculentus, es un tubérculo que se utiliza principalmente para la elaboración de horchata. Se cultiva en la comarca de l'Horta Nord, en Valencia, y tiene una gran importancia socioeconómica en la zona. La mancha negra en los tubérculos de chufa es una enfermedad de origen desconocido, que produce un ennegrecimiento de la piel que conlleva a su depreciación comercial, pues un cierto porcentaje de tubérculos deben ser desechados para su venta. El objetivo de este trabajo es analizar si la selección de tubérculos sin mancha negra, para su utilización como simiente, supone una mejora en la cosecha en cuanto a una menor incidencia de la enfermedad. Los datos analizados proceden de un experimento en invernadero en el que se utilizaron simientes de chufas asintomáticas y con manchas negras. El análisis estadístico se ha realizado utilizando la metodología Bayesiana. Utilizamos modelos de regresión multinomial, estudiando su sensibilidad a la elección de la distribución previa, en concreto a la elección de los parámetros en una distribución Dirichlet. A la combinación del modelo multinomial con la distribución previa Dirichlet se le conoce como modelo Dirichlet-multinomial. En conclusión, se identifica que la selección de simientes asintomáticas produce menos tubérculos con síntomas de mancha negra. Además, estos resultados son robustos en relación a elección de los parámetros de las distribuciones previas Dirichlet propuestas en la literatura como opciones objetivas o mínimo informativas. es_ES
dc.format.extent 51 p. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Inferencia Bayesiana es_ES
dc.subject Previas no informaivas es_ES
dc.subject Análisis de sensibilidad es_ES
dc.title Distribuciones previas objetivas para el modelo Dirichlet-multinomial: una aplicación en la agricultura es_ES
dc.type master thesis es_ES
dc.subject.unesco UNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística es_ES
dc.embargo.terms 0 days es_ES

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