Tamaño de muestra óptimo para la estimación anticipada de la carga en mandarino 'Okitsu'
- Autores
- Gaiad, José Emilio; Giménez, Laura Itatí; Bóbeda, Griselda Rita Romina
- Año de publicación
- 2013
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Fil: Gaiad, José Emilio. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
Fil: Giménez, Laura Itatí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
Fil: Bóbeda, Griselda Rita Romina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
El conocimiento anticipado de la carga de frutos por árbol es útil para lograr una estimación precisa de la producción de frutos a cosecha. El objetivo del trabajo fue determinar el tamaño de muestra de árboles, para lograr estimaciones del número de frutos de mandarino ’Okitsu’ buscando un equilibrio entre precisión y esfuerzo o costo de muestreo. Se trabajó con información referente al N° frutos.árbol1 (carga) obtenido en el momento de la cosecha de 2 huertos comerciales de mandarino 'Okitsu' (Citrus unshuiu) injertado sobre Poncirus trifoliata (L.) Raf., ubicados en las localidades de Mburucuyá (Huerto 1) y Santa Rosa (Huerto 2) de la provincia de Corrientes, Argentina. Los datos se obtuvieron en la campaña 2010/11. Se seleccionaron 51 árboles del huerto 1 y 19 árboles del huerto 2 y se cuantificó la carga a cosecha. A partir del análisis de la variabilidad de la carga entre huertos y entre árboles, se determinó el tamaño de muestra mínima necesaria para lograr la mayor precisión al menor costo. Para la determinación del tamaño de muestra se propusieron diferentes números de arboles para cada situación se calculó el % de error utilizando las varianzas estimadas entre árboles, luego sé realizó un gráfico de coordenadas cartesianas con las combinaciones de tamaños de muestras y % de error. El tamaño óptimo de la muestra se obtuvo gráficamente en el punto donde el porcentaje de error se estabilizó, es decir a partir del cual la variación fue mínima. La carga media del Huerto 1 fue 1314,63 y la carga del Huerto 2 fue de 982,65, la variabilidad entre árboles combinando ambos huertos fue de 293,39 teniendo en cuenta este valor, se observó que la estabilización del error se produciría seleccionando 90 árboles por huerto. - Materia
-
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Árboles - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Institución
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Tamaño de muestra óptimo para la estimación anticipada de la carga en mandarino 'Okitsu'Gaiad, José EmilioGiménez, Laura ItatíBóbeda, Griselda Rita RominaPorcentaje de errorVariabilidadÁrbolesFil: Gaiad, José Emilio. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Giménez, Laura Itatí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Bóbeda, Griselda Rita Romina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.El conocimiento anticipado de la carga de frutos por árbol es útil para lograr una estimación precisa de la producción de frutos a cosecha. El objetivo del trabajo fue determinar el tamaño de muestra de árboles, para lograr estimaciones del número de frutos de mandarino ’Okitsu’ buscando un equilibrio entre precisión y esfuerzo o costo de muestreo. Se trabajó con información referente al N° frutos.árbol1 (carga) obtenido en el momento de la cosecha de 2 huertos comerciales de mandarino 'Okitsu' (Citrus unshuiu) injertado sobre Poncirus trifoliata (L.) Raf., ubicados en las localidades de Mburucuyá (Huerto 1) y Santa Rosa (Huerto 2) de la provincia de Corrientes, Argentina. Los datos se obtuvieron en la campaña 2010/11. Se seleccionaron 51 árboles del huerto 1 y 19 árboles del huerto 2 y se cuantificó la carga a cosecha. A partir del análisis de la variabilidad de la carga entre huertos y entre árboles, se determinó el tamaño de muestra mínima necesaria para lograr la mayor precisión al menor costo. Para la determinación del tamaño de muestra se propusieron diferentes números de arboles para cada situación se calculó el % de error utilizando las varianzas estimadas entre árboles, luego sé realizó un gráfico de coordenadas cartesianas con las combinaciones de tamaños de muestras y % de error. El tamaño óptimo de la muestra se obtuvo gráficamente en el punto donde el porcentaje de error se estabilizó, es decir a partir del cual la variación fue mínima. La carga media del Huerto 1 fue 1314,63 y la carga del Huerto 2 fue de 982,65, la variabilidad entre árboles combinando ambos huertos fue de 293,39 teniendo en cuenta este valor, se observó que la estabilización del error se produciría seleccionando 90 árboles por huerto.Universidad Nacional del Nordeste. Secretaría General de Ciencia y Técnica2013-06-12info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfp. 1-1application/pdfGaiad, José Emilio, Giménez, Laura Itatí y Bóbeda, Griselda Rita Romina, 2013. Tamaño de muestra óptimo para la estimación anticipada de la carga en mandarino 'Okitsu'. En: XIX Reunión de Comunicaciones Científicas y Tecnológicas. Resistencia: Universidad Nacional del Nordeste. Secretaria General de Ciencia y Técnica, p. 1-1.http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/52849spaUNNE/PI/A013-09/AR. Corrientes/Mejoramiento de la productividad y predicción de cosecha de citrus en el Nordeste Argentino IIinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentinareponame:Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)instname:Universidad Nacional del Nordeste2025-10-23T11:17:57Zoai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/52849instacron:UNNEInstitucionalhttp://repositorio.unne.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositorio.unne.edu.ar/oaiososa@bib.unne.edu.ar;sergio.alegria@unne.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:48712025-10-23 11:17:57.572Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) - Universidad Nacional del Nordestefalse |
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