Modelo Logístico Bayesiano en el studio del crecimiento del tomates
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i3.13198Palabras clave:
Modelo no lineal; Curva de crecimiento; Metodología bayesiana.Resumen
Conocer el crecimiento del tomate y sus frutos, medido por la acumulación de biomasa a lo largo del tiempo, es fundamental para el correcto manejo y detección de problemas en el desarrollo de los cultivos. Este crecimiento puede estudiarse mediante varios modelos de regresión no lineal que pueden utilizarse para facilitar la interpretación de los procesos involucrados en el sistema de producción vegetal. Entre los modelos empíricos que se utilizan a menudo para estimar el crecimiento de las plantas y sus componentes se encuentra la función logística. Uno de los métodos utilizados para estimar los parámetros de las curvas de crecimiento es el método bayesiano. Este estudio tuvo como objetivo aplicar la metodología bayesiana en la descripción de datos - reales y simulados - del crecimiento del diámetro del tomate, utilizando el modelo logístico no lineal. Los algoritmos muestreador de Gibbs y Metropolis-Hastings se implementaron utilizando el idioma R. La condición de convergencia de las cadenas se verificó utilizando el criterio de Raftery & Lewis, que está disponible en el paquete BOA (“Bayesian Output Analysis”) del software R. La metodología bayesiana demostró ser eficiente en la estimación de los parámetros de la curva de crecimiento, y las estimaciones fueron consistentes con los valores reportados en la literatura.
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