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Título : Modelación de curvas de crecimiento de llamas q’ara utilizando modelos de crecimiento no lineales
Autor : Mamani Cato, Rubén Hebert
Huanca Mamani, Teodosio
Naveros Flores, Mary Luz
Gallegos, R.
Fecha de publicación : 2-jul-2019
Resumen : El objetivo de este estudio fue describir la curva de crecimiento de llamas Q’ara machos y hembras para lo cual se han utilizado seis modelos de crecimiento no lineales (Brody, Gompertz, Von Bertalanffy, Logístico, Exponencial negativo y Richards). Se analizaron datos de pesos corporales individuales de 15303 y 18085 llamas machos y hembras de la variedad Q’ara. Los datos fueron obtenidos de la estación experimental Quimsachata, del Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA) localizado en el distrito de Santa Lucía, provincia de Lampa, departamento de Puno, Perú. Los parámetros de los modelos fueron estimados por el método iterativo de Gauss Newton por medio del procedimiento NLIN del programa estadístico SAS®. Para saber si un modelo tiene un buen ajuste se usó los siguientes estadísticos: Coeficiente de determinación ajustado (R2ajustado); Cuadrado medio del error (RMS); Raíz del cuadrado medio del error (RMSE); Criterio de información de Akaike (AIC) y el Criterio de información Bayesiana (AIB). Se concluye que el modelo de crecimiento no lineal de Brody es el que mejor describe la curva de crecimiento de llamas Q’ara machos y para las hembras el mejor modelo es el de Richards.
Palabras clave : Modelos de crecimiento
Llama
metadata.dc.subject.agrovoc: Crecimiento de la población
Population growth
Lama glama
Editorial : Göttingen University Press
Citación : Mamani, R.; Huanca, T.; Naveros, M.; & Gallegos, R. (2019). Modelación de curvas de crecimiento de llamas q’ara utilizando modelos de crecimiento no lineales. En Gerken, M.; Renieri, C.; Allain, D.; Galbraith, H.; Gutiérrez, J. P.; McKenna, L.; Niznikowski, R.; & Wurzinger, M. (Eds.), Advances in Fibre Production Science in South American Camelids and other Fibre Animals, 370. Göttingen University Press. doi: 10.17875/gup2019-1158
URI : https://hdl.handle.net/20.500.12955/2208
metadata.dc.identifier.doi: https://doi.org/10.17875/gup2019-1158
ISBN : 978-3-86395-408-6
metadata.dc.subject.ocde: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.02.01
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