AplicModMixtosAgricForest

Aplicaciones de Modelos Mixtos en
Agricultura y Forestería

Dra. Mónica Balzarini (Univ. Nacional de Córdoba, Argentina)
Dr. Raúl E. Macchiavelli (Universidad de Puerto Rico)
Dr. Fernando Casanoves (CATIE, Costa Rica)

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Contenidos

Introducción...................................................................................................................... 3Fundamentación................................................................................................................................................... 3
Revisión Conceptual ........................................................................................................................................... 4
Tipos de Modelos Mixtos................................................................................................................................. 11

Módulo 1. Ejemplos de Motivación................................................................................. 13
1.1. Medidas Repetidas / Datos Longitudinales ......................................................................................... 13
1.2. Curvas de Crecimiento............................................................................................................................. 21
1.3. Experimentos Multi-ambientales ............................................................................................................ 30
1.4. Correlación Espacial en Ensayos a Campo ........................................................................................ 32

Módulo 2. Introducción................................................................................................... 37
2.1 Modelo Lineal General de Efectos Mixtos / Conceptos Generales ................................................ 37
2.2 Modelos Marginales versus Modelos Jerárquico ............................................................................... 45
2.3 Modelos para la Estructura de Covarianza Residual (modelos de patronesde covarianza) .. 45
2.4 Estimación de Covarianzas en Poblaciones Normales ..................................................................... 46
2.5. Inferencia sobre componentes de varianza. ....................................................................................... 51
2.6. Inferencia sobre Efectos Aleatorios. Mejor Predictor Lineal Insesgado (BLUP). ...................... 52
2.7Criterios de Bondad de Ajuste ................................................................................................................. 58

Módulo 3: Modelación de Datos Normales .................................................................... 60
3.1 Modelos para Datos Longitudinales. Aplicaciones en Agricultura. ............................................... 60
3.2 Modelos Linealespara Curvas de Crecimiento. Aplicaciones en Forestería .............................. 77
3.3 Modelos para Interacción. Aplicaciones en Fitomejoramiento ..................................................... 113
3.4 Modelos de Correlación Espacial.......................................................................................................... 129

Módulo 4. Ajuste de Modelos No-Lineales conDatos Normales o No-Normales......... 148
4.1. Modelo No Lineal de Curvas de Crecimiento con Coeficientes Aleatorios .............................. 148
4.2. Modelo Lineal Generalizado Mixto. Ingredientes claves................................................................ 164
4.3 Aplicaciones de Modelos Lineales Generalizados con otras distribuciones. ........................... 176Bibliografía ................................................................................................................... 188

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Introducción.
Fundamentación
La investigación en Agricultura y Forestería comúnmente presenta situaciones en
las que es difícil utilizar los modelos lineales clásicos de análisis de varianza y regresión
porque no se cumplen los supuestos de independencia, normalidad,...