Modelación bayesiana de la distribución del carbón de la espiga del maíz (Ustilago Maydis) con modelos inflados en cero

Autores
Videla, María Eugenia; Kistner, María Belén; Iglesias, Juliana; Bruno, Cecilia Inés
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Ponencia presentada en la XXIV Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Mendoza, Argentina, 9 al 11 de octubre de 2019.
Fil: Videla, María Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.
Fil: Videla, María Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.
Fil: Videla, María Eugenia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.
Fil: Videla, María Eugenia. Universidad Nacional de Villa María; Argentina.
Fil: Kistner, María Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.
Fil: Kistner, María Belén. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina.
Fil: Iglesias, Juliana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.
Fil: Iglesias, Juliana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina.
Fil: Bruno, Cecilia Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.
Fil: Bruno, Cecilia Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Algunas variables epidemiológicas en cultivos agrícolas se miden como cantidad de plantas enfermas en una parcela (conteos) y tienen la particularidad de contener una gran proporción de valores iguales a cero. El objetivo de este trabajo es comparar el desempeño de diferentes modelos bayesianos ajustados sobre variables de conteo utilizando el método de estimación por aproximación de Laplace anidada integrada (INLA- Integrated Nested Laplace Approximation). Se ilustra sobre un conjunto de 79 líneas estables de maíz afectadas por carbón de la espiga. Los modelos evaluados fueron MLGM Poisson, MLGM Binomial Negativo, Modelo Inflado en Cero Poisson y Modelo Inflado en Cero Binomial Negativo.
Fil: Videla, María Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.
Fil: Videla, María Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.
Fil: Videla, María Eugenia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.
Fil: Videla, María Eugenia. Universidad Nacional de Villa María; Argentina.
Fil: Kistner, María Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.
Fil: Kistner, María Belén. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina.
Fil: Iglesias, Juliana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.
Fil: Iglesias, Juliana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina.
Fil: Bruno, Cecilia Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.
Fil: Bruno, Cecilia Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Fuente
XXIV Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Ejes temáticos 03 : Libro de Resúmenes
https://cvl.bdigital.uncu.edu.ar/16819
https://cvl.bdigital.uncu.edu.ar/objetos_digitales/16825/gab2019-resumenes-ejebigdata-modelosmixtos.pdf
Materia
Modelos lineales
Variables discretas
Conteos
INLA
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/549155
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Algunas variables epidemiológicas en cultivos agrícolas se miden como cantidad de plantas enfermas en una parcela (conteos) y tienen la particularidad de contener una gran proporción de valores iguales a cero. El objetivo de este trabajo es comparar el desempeño de diferentes modelos bayesianos ajustados sobre variables de conteo utilizando el método de estimación por aproximación de Laplace anidada integrada (INLA- Integrated Nested Laplace Approximation). Se ilustra sobre un conjunto de 79 líneas estables de maíz afectadas por carbón de la espiga. Los modelos evaluados fueron MLGM Poisson, MLGM Binomial Negativo, Modelo Inflado en Cero Poisson y Modelo Inflado en Cero Binomial Negativo.
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