BALZARINI MONICA GRACIELA
Congresos y reuniones científicas
Título:
MÍNIMOS CUADRADOS PARCIALES Y ÁRBOLES DE REGRESIÓN PARA EL ANÁLISIS DE VARIABLES CLIMÁTICAS EN ENSAYOS MULTIAMBIENTALES
Autor/es:
F.M. AGUATE; C. MARIOLI; M.G. BALZARINI; M.J. MARTINEZ
Lugar:
Santiago del Estero
Reunión:
Congreso; XIX Reunión Científica del GAB; 2014
Resumen:
Se implementaron y analizaron comparativamente las técnicas de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) y árboles regresión (RT), tanto simples como aumentados por técnicas de remuestreo (´boosted regression trees´) (BRT), en un estudio orientado a determinar el impacto de variables climáticas en la composición química de granos de soja. La regresión PLS se aplicó a la matriz de interacción entre variables (compuestos químicos) y ambiente. Se ajustaron RT y BRT para cada compuesto químico usando variables climáticas como predictoras. La complementariedad de los resultados permitió no sólo identificar las condiciones climáticas más favorables para cada compuesto sino también cuantificar su contribución en la explicación de su variabilidad ambiental.