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3.2 Estimación de la incertidumbre y del riesgo
El enfoque más común para estimar el efecto de la variabilidad sobre los resultados de los modelos que utilizan una variedad de parámetros de entrada, es una simulación de la propagación de los errores, en la cual se permite variar los parámetros de entrada y la variabilidad de los resultados del modelo se describe en términos probabilísticos. Losdos enfoques metodológicos más comúnmente utilizados para la propagación de errores son las simulaciones de Monte Carlo y las técnicas de remuestreo tales como la del "bootstrapping". La simulación de Monte Carlo es la replicación de un procedimiento con datos de entrada o parámetros extraídos aleatoriamente a partir de una distribución paramétrica (a menudo referida como bootstrap paramétrico).Las técnicas de remuestreo involucran la replicación de un procedimiento utilizando datos de entrada obtenidos por muéstreos a partir de observaciones empíricas (Manly, 1991). Smith et al. (1993) proporcionan una visión general del enfoque de "bootstrap" para identificar y cuantificar las incertidumbres asociadas a los puntos de referencias. Estos procedimientos proporcionan estimaciones de lafunción de densidad probabilística (FDP) para los resultados, la cual puede ser mostrada de diferentes maneras (Fig. 12).
La simulación de Monte Carlo requiere de más estadística que la técnica de "bootstrap", ya que requiere conocer la distribución del error de los parámetros de entrada. Rice (1993) sugiere que los métodos de estimación de la densidad no-paramétricos (Silverman, 1986) también puedenser aplicables, particularmente en los casos donde hay dudas sobre el grado en que los modelos especifican erróneamente la relación funcional entre pares de variables históricas, e.g. entre la biomasa de la población desovante y el reclutamiento.
La información sobre la variabilidad en las entradas de los modelos ha sido utilizada para evaluar el riesgo de dos maneras. Primero, ha sido utilizadapara simular la respuesta de la población a varias estrategias de explotación, con el propósito de comparar enfoques de ordenación a largo plazo (Ruppert et al.,1985). Segundo, ha sido utilizada para estimar la probabilidad de estar en, o cerca de, un punto objetivo en un determinado año y, a la luz de esto, estimar la probabilidad de exceder algún límite o umbral indeseable (Mohn, 1993). Elúltimo uso ha sido el foco de atención más reciente en la ordenación pesquera.
Para asesorar sobre el riesgo, es necesario ir más allá de la probabilidad de ocurrencia de eventos particulares y cuantificar el grado en que estos eventos son indeseables, esto es, el costo o el impacto del evento. Esto requiere que la relación entre los resultados específicos y la consecuente pérdida de beneficios seanespecificadas (Anon., 1992). Un incremento de las capturas está acompañado de una reducción en la biomasa en las pesquerías y tiene asociado riesgos de variabilidad y de colapso de la población. El enfoque más simple de riesgo es, usual mente, "Cuánta captura puede obtenerse sin reducir la población al punto dónde ésta pueda fluctuar inaceptablemente y/o sea incapaz de reponerse por sí misma pordebajo de un 10 % (o incluso más alto)". Hay muchas otras preguntas con relación al riesgo, de la misma forma que hay objetivos de ordenación, o combinaciones de objetivos de ordenación. En la medida en que la cuantificación del riesgo y la aplicación de la teoría de decisiones basada en los riesgos llegue a estar más formalmente incorporada dentro de la ordenación pesquera, el conceptoinevitablemente será aplicado a asuntos económicos y sociales más complejos.
En el presente, uno de los principales impedimentos para la evaluación y uso del riesgo en el suministro de asesoría para la ordenación, ha sido la definición formal de "seguro" (riesgo aceptable). Claramente, éste debiera ser específico para cada pesquería. Sin embargo, algunas generalizaciones precautorias son deseables. Por...
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