Métodos de investigación con enfoque y análisis de datos de sistemas agropecuarios
En las diferentes etapas de la investigación agropecuaria con enfoque de sistemas, se obtienen datos cuyo análisis debe proporcionar un conocimiento cuantificado de las relaciones que existen entre los componentes del sistema y con su entorno. La literatura sobre la aplicación de métodos de análisis a este tipo de datos, es escasa. En este trabajo se presentan algunos métodos de análisis de datos con ejemplos seleccionados del Proyecto de Investigación de Sistemas Agropecuarios del Instituto Nacional de Investigación Agraria y Agroindustrial (INIAA-PISA) en Perú. Los métodos incluidos son: "estadígrafos" descriptivos, análisis de componentes principales, de conglomerados, discriminatorio, de regresión, y combinado de variancia en el tiempo y/o el espacio. Además se incluye una discusión sobre los modelos de simulación y una estimación del tamaño óptimo de parcelas de cultivo.
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Artículo biblioteca |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
IICA, San José (Costa Rica)
1991-01
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| Subjects: | MÉTODOS ESTADÍSTICOS, SISTEMAS DE CULTIVO, ANÁLISIS DE DATOS, ESTRUCTURA AGRÍCOLA, RENTABILIDAD, ESTADÍSTICAS AGRÍCOLAS, TENENCIA DE LA TIERRA, ANÁLISIS DE LA REGRESIÓN, PERÚ, |
| Online Access: | https://repositorio.catie.ac.cr/handle/11554/9998 |
| Tags: |
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| Summary: | En las diferentes etapas de la investigación agropecuaria con enfoque de sistemas, se obtienen datos cuyo análisis debe proporcionar un conocimiento cuantificado de las relaciones que existen entre los componentes del sistema y con su entorno. La literatura sobre la aplicación de métodos de análisis a este tipo de datos, es escasa. En este trabajo se presentan algunos métodos de análisis de datos con ejemplos seleccionados del Proyecto de Investigación de Sistemas Agropecuarios del Instituto Nacional de Investigación Agraria y Agroindustrial (INIAA-PISA) en Perú. Los métodos incluidos son: "estadígrafos" descriptivos, análisis de componentes principales, de conglomerados, discriminatorio, de regresión, y combinado de variancia en el tiempo y/o el espacio. Además se incluye una discusión sobre los modelos de simulación y una estimación del tamaño óptimo de parcelas de cultivo. |
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