Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología

En este trabajo se buscaron modelos de regresión lineal y cuadrática múltiple para cada uno de los principales estados productores de maíz de los Estados Unidos. Se tomó como variable dependiente el rendimiento anual de maíz y como variables independientes, al año, temperaturas promedio mensuales y precipitaciones totales mensuales. Se encontró que el tamaño óptimo de la muestra de observaciones era de 30 años para todos los estados. Se consideró al mejor modelo como aquel que tuviera el coeficiente de correlación múltiple corregido más alto o la desviación estándar más baja. Los modelos, así como sus parámetros estadísticos, fueron obtenidos usando técnicas estándares de regresión múltiple. El criterio usado para validar los modelos fue el coeficiente de correlación entre los rendimientos observados y los rendimientos estimados. En base a esta prueba solamente ...