Examinando por Autor "Del Médico, Ana Paula"
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Ítem Acceso Abierto Análisis factorial múltiple mixto para la identificación de clones de banana (MUSA SPP.)(2021-04-26) Del Médico, Ana Paula; Tenaglia, Gerardo; Vitelleschi, María Susana; Lavalle, Andrea; Pratta, Guillermo Raúl; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de RosarioEl Análisis Factorial Múltiple (AFM) es una técnica estadística apropiada para el tratamiento de datos donde un mismo conjunto de individuos se describe a través de varios grupos de variables. Cuando uno de ellos está conformado por variables cuantitativas y el otro por cualitativas, surge el Análisis Factorial Múltiple Mixto (AFMmix). Con el objetivo de caracterizar un conjunto de clones de banana (Musa spp.) se aplicó la técnica de AFMmix. Se evaluaron 2 grupos de variables concernientes con la aptitud agronómica de los clones, uno conformado por 9 variables fenotípicas cuantitativas y el otro por 3 variables fenotípicas cualitativas. Los dos primeros ejes del AFMmix explicaron un 49,47% de la variabilidad total de los datos. Los atributos cuantitativos que más contribuyeron a la formación del primer eje fueron altura y diámetro de la planta, peso del raquis y peso de manos. Los caracteres cualitativos que más aportaron a dicho eje fueron tamaño de racimo y prolificidad de la mano. En el segundo eje no se observaron contribuciones considerables de las variables cuantitativas, sin embargo, sí lo hizo el carácter cualitativo foliosidad. En síntesis, mediante la técnica de AFMmix se logró caracterizar al conjunto de clones de banana por los caracteres cuantitativos y cualitativos. Esto posibilitó identificar los clones de manera tal que permitió determinar un subconjunto que presente la mayor diversidad teniendo en cuenta ambos tipos de caracteresÍtem Acceso Abierto Análisis procrustes generalizado. Una aplicación en el Área agrícola(2015-11-18) Del Médico, Ana Paula; Vitelleschi, María Susana; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de RosarioEn diversas situaciones experimentales las observaciones de varias variables sobre un conjunto de individuos u objetos se obtienen a través de distintas condiciones experimentales, temporales o ambientales; pudiéndolas resumir en las denominadas matrices o tablas multivías, en las cuales cada dato es originado por tres modos o vías: individuos x variables x condiciones. En los últimos años se han desarrollado métodos multivariados que permiten analizar tablas de tres o más modos permitiendo recoger la verdadera estructura presente en los datos y generar conclusiones más completas que las obtenidas a través de la aplicación de una técnica de análisis multivariado tradicional que trabaja con tablas de dos modos (individuos x variables). Uno de los métodos que permite abordar la problemática de los datos a varios modos o vías es el Análisis Procrustes Generalizado (APG). En este trabajo se aplica dicha técnica a un conjunto de datos proporcionados por la Estación Experimental Agropecuaria del INTA de Marcos Juárez; que provienen de ensayos comparativos de variedades de trigo pan de ciclo largo, realizados en Corral de Bustos y Cavanagh, campaña 2011/2012. Se evaluaron variables cuantitativas referidas a la calidad y al rendimiento. Lo que constituyó una tabla múltiple de tres modos: individuos x variables x ambientes. El APG permitió realizar un análisis simultáneo obteniendo una estructura consenso capaz de sintetizar toda la información disponible; como así también, posibilitó observar qué variedades estaban más afectadas por el ambiente.