Modelo predictivo espacial con el método Kriging ordinario aplicado a la estimación del número de frutos en el cultivo de mandarina en la empresa Camposol

Descripción del Articulo

Aplica el enfoque espacial para construir un mapa predictivo mediante el método Kriging. Para ello, estudia como es la variabilidad en la zona donde vamos a predecir (zonas donde se concentran, plantas con altas cargas y bajas). El método estimará el número de frutos promedio por planta en las parce...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Caballero Rodriguez, Kenny Mayer
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/18589
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/18589
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Árboles frutales - Perú - La Libertad (Dpto.) - Estadísticas
Estadística matemática
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:Aplica el enfoque espacial para construir un mapa predictivo mediante el método Kriging. Para ello, estudia como es la variabilidad en la zona donde vamos a predecir (zonas donde se concentran, plantas con altas cargas y bajas). El método estimará el número de frutos promedio por planta en las parcelas ubicadas entre Viru y el valle de Chao, La Libertad, buscando zonificar las parcelas mediante el número de fruto promedio.
Modelo predictivo espacial con el método Kriging ordinario aplicado a la estimación del número de frutos en el cultivo de mandarina en la empresa Camposol
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