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resumen

Abstract
La alta dimensionalidad y la correlación entre las múltiples variables candidatas a predictoras para la estimación de un modelo estadístico capaz de predecir la enfermedad de un cultivo en función del ambiente determina la necesidad de recurrir a herramientas metodológicas estadísticas que permitan reducir la dimensionalidad. El objetivo de este trabajo fue comparar el desempeño de métodos de selección de variables en su capacidad para detectar variables [ver mas...]
dc.contributor.authorSuarez, Franco
dc.contributor.authorGiannini Kurina, Franca
dc.contributor.authorBruno, Cecilia Inés
dc.contributor.authorRodriguez Pardina, Patricia
dc.contributor.authorGimenez, Maria De La Paz
dc.contributor.authorReyna, Pablo Gastón
dc.contributor.authorTorrico Ramallo, Ada Karina
dc.contributor.authorBalzarini, Monica
dc.date.accessioned2021-11-29T12:07:30Z
dc.date.available2021-11-29T12:07:30Z
dc.date.issued2021-10-18
dc.identifier.issn2525-0949
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/10788
dc.identifier.urihttps://50jaiio.sadio.org.ar/Anales/Cai/Contribuciones
dc.description.abstractLa alta dimensionalidad y la correlación entre las múltiples variables candidatas a predictoras para la estimación de un modelo estadístico capaz de predecir la enfermedad de un cultivo en función del ambiente determina la necesidad de recurrir a herramientas metodológicas estadísticas que permitan reducir la dimensionalidad. El objetivo de este trabajo fue comparar el desempeño de métodos de selección de variables en su capacidad para detectar variables climáticas relevantes para la construcción de un modelo logístico que será usado para la predicción de probabilidad de presencia de enfermedad en un patosistema. En este trabajo se compararon tres métodos de selección de variables: Método de Filtrado (F), algoritmo genético (AG) y Boruta (B), en tres patosistemas (MRCV en maíz, Begomovirus en poroto y en soja). Las variables seleccionadas por cada método fueron sometidas a un análisis de componentes principales (ACP) para una nueva reducción de dimensión y obtención de variables sintéticas no correlacionadas. El desempeño de los métodos comparados se evaluó mediante la estimación de la precisión, especificidad y sensibilidad para un modelo lineal predictivo. B y F fueron más eficientes en la predicción. La combinación de estos con el ACP aumentó la eficiencia del modelo de predicciónspa
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherSociedad Argentina de Informáticaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.source50 Jornadas Argentinas de Informática (50 JAIIO), 13 Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2021), 18 al 29 de octubre de 2021 (virtual)es_AR
dc.subjectEnfermedades de las Plantas
dc.subjectPlant Diseaseseng
dc.subjectFactores Climáticos
dc.subjectClimatic Factorseng
dc.subject.otherBorutaes_AR
dc.subject.otherAlgoritmo Genéticoes_AR
dc.subject.otherFiltradoes_AR
dc.subject.otherAnálisis Componentes Principaleses_AR
dc.subject.otherPatosistemaes_AR
dc.titleMétodos de selección de predictores para la construcción de modelos de riesgo de enfermedad en cultivos a partir de variables climáticases_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.description.origenInstituto de Patología Vegetales_AR
dc.description.filFil: Suarez, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Bruno, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Bruno, Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Rodriguez Pardina, Patricia . Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Rodriguez Pardina, Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Gimenez, Maria De La Paz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Gimenez, Maria De La Paz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Reyna, Pablo Gastón. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Reyna, Pablo Gastón. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Torrico Ramallo, Ada Karina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Torrico Ramallo, Ada Karina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Balzarini, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Balzarini, Mónica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentinaes_AR
dc.subtypeponencia


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