Modelos matemáticos para tendencias de población y producción de fibra de vicuñas en la región Junín - Oroya Zenteno, Jaime Diofenes (2014)
El presente trabajo se realizó en la región Junín, la investigación tuvo una duración de Junio del 2013 hasta Diciembre del 2013. El problema general fue: ¿Qué modelo matemático entre el exponencial y el logístico explica mejor las tendencias de población y producción de fibra de vicuñas en la región Junín? La hipótesis general fue: Los modelos matemáticos exponencial y el logístico explican por igual las tendencias de población y producción de fibra de vicuñas en la región Junín. El objetivo general fue: Determinar y evaluar los modelos matemáticos exponencial y logístico en las tendencias de población y producción de fibra de vicuñas en la región Junín. Y los objetivos específicos fueron: Determinar y evaluar los modelos matemáticos logístico y exponencial en la tendencia de la población de vicuñas; determinar y evaluar los modelos matemáticos logístico y exponencial en la tendencia del número de vicuñas esquiladas; determinar y evaluar los modelos matemáticos logístico y exponencial en la tendencia de la cantidad de fibra esquilada de vicuñas y determinar y evaluar los modelos matemáticos logístico y exponencial en la tendencia de la productividad de fibra de vicuñas. Los resultados encontrados fueron: El modelo matemático que explica mejor la dinámica poblacional de vicuñas en la Región Junín es el modelo logístico, siendo el modelo el siguiente: Y=1/(0,00001667+0,0001* 0,911 x ); el modelo matemático que explica mejor la dinámica del número de vicuñas esquiladas en la región Junín es el modelo logístico, siendo el modelo el siguiente: Y=1/(0,00005+0,001* 0,876 x ); el modelo matemático que explica mejor la dinámica de la producción de fibra de vicuñas en la región Junín es el modelo logístico, siendo el modelo el siguiente: Y=1/(0,0005+0,007* 0,861 x ) y el modelo matemático que explica mejor la dinámica de la productividad de fibra de vicuñas en la región Junín es el modelo logístico, siendo el modelo el siguiente: Y=1/(2+5,722* 0,948 x )