Comparacion del nacimiento de pollitos entre los diferentes lotes de reproductoras de una empresa santandereana, entre octubre de 2015 y diciembre de 2017, utilizando un modelo lineal generalizado

El análisis desarrollado en el presente documento, pretende ser una herramienta más en la continua búsqueda de optimizar los recursos en el manejo de reproductoras y busca aportar al conocimiento de las condiciones de reproducción e incubación de pollo de engorde en Colombia. Además, la literatura q...

Full description

Autores:
Medina Santos, Camilo Andres
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/12808
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12808
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Gallina Reproductora
Nacimiento
Incubación
Regresión Beta.
Breeding Hen
Birth
Incubation
Beta Regression.
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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description El análisis desarrollado en el presente documento, pretende ser una herramienta más en la continua búsqueda de optimizar los recursos en el manejo de reproductoras y busca aportar al conocimiento de las condiciones de reproducción e incubación de pollo de engorde en Colombia. Además, la literatura que se encuentra a nivel nacional con respecto a modelos estadísticos utilizados en análisis de datos reales de la industria es limitada. En el campo de las reproductoras pesadas se cuenta con un gran número de variables para analizar, pero algo que recoge todo el trabajo desde las etapas de cría, levante y producción, es el nacimiento de pollo de engorde, pues es en este parámetro donde se obtiene la materia prima que impulsa toda una industria. Se compararon varios modelos lineales generalizados (MGL) con el caso particular de la distribución beta, incluyendo las variables: zona, incubadora, edad en semanas y año de producción, para describir el comportamiento del nacimiento, durante dos intervalos de vida de las reproductoras; el primero desde la semana 24 a 37 y el segundo entre la semana 38 a 68 en una empresa ubicada en el departamento de Santander. Se observó que el modelo que mejor se adaptó a los datos fue el , donde i =Plantas Incubadoras, j=Zona, k= Año y l= Edad En semanas. El modelo definitivo para la semana 24 a 37 mostró resultados estadísticamente significativos para las variables año, edad e incubadora, y obtuvo un pseudoR2=0,51 y AIC=-2656,14, y para el modelo de la semana 38 a 68 las variables que permanecieron fueron zona, año, edad e incubadora y se obtuvo pseudoR2=0,68 y AIC=-7739,54), además cumplieron con los supuestos para la regresión beta. *
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En el campo de las reproductoras pesadas se cuenta con un gran número de variables para analizar, pero algo que recoge todo el trabajo desde las etapas de cría, levante y producción, es el nacimiento de pollo de engorde, pues es en este parámetro donde se obtiene la materia prima que impulsa toda una industria. Se compararon varios modelos lineales generalizados (MGL) con el caso particular de la distribución beta, incluyendo las variables: zona, incubadora, edad en semanas y año de producción, para describir el comportamiento del nacimiento, durante dos intervalos de vida de las reproductoras; el primero desde la semana 24 a 37 y el segundo entre la semana 38 a 68 en una empresa ubicada en el departamento de Santander. Se observó que el modelo que mejor se adaptó a los datos fue el , donde i =Plantas Incubadoras, j=Zona, k= Año y l= Edad En semanas. El modelo definitivo para la semana 24 a 37 mostró resultados estadísticamente significativos para las variables año, edad e incubadora, y obtuvo un pseudoR2=0,51 y AIC=-2656,14, y para el modelo de la semana 38 a 68 las variables que permanecieron fueron zona, año, edad e incubadora y se obtuvo pseudoR2=0,68 y AIC=-7739,54), además cumplieron con los supuestos para la regresión beta. *EspecializaciónEspecialista en EstadísticaThe analysis developed in this document aims to be yet another tool in the continuous search to optimize the resources in the management of breeders and seeks to contribute to the knowledge of the conditions of reproduction and incubation of broiler chicken in Colombia. In addition, the literature that is found at national level dealing with statistical models used in real data analysis of the industry is limited. In the field of heavy breeders there are many variables to analyze, but something that includes all the work from the stages of breeding, raising and production, is the birth of broiler chicken, it is in this parameter where the raw material that drives an entire industry is obtained. Several generalized linear models (LGM) were compared with the particular case of the beta distribution, including the variables: zone, incubator, age in weeks and year of production, to describe the behavior of the birth, during two intervals of life of the breeders; the first from week 24 to 37 and the second between week 38 to 68 in a company located in the department of Santander. It was observed that the model that best adapted to the data was the , where i = Incubator Plants, j = Zone, k = Year and l = Age In weeks. The final model for week 24 to 37 showed statistically significant results for the variables year, age and incubator, and obtained a pseudoR2 = 0.51 and AIC = -2656.14, and for the model of week 38 to 68 the variables which remained were zone, year, age and incubator and obtained pseudoR2 = 0.68 and AIC = -7739.54), also met the assumptions for beta regression. *application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de CienciasEspecialización en EstadísticaEscuela de MatemáticasGallina ReproductoraNacimientoIncubaciónRegresión Beta.Breeding HenBirthIncubationBeta Regression.Comparacion del nacimiento de pollitos entre los diferentes lotes de reproductoras de una empresa santandereana, entre octubre de 2015 y diciembre de 2017, utilizando un modelo lineal generalizadoComparison of the birth of chicken between the different lots of breeders of a santanderean enterprise between october 2015 and december 2017, using a generalized linear model*Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf289944https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/b08a55c3-cc0a-4f0d-a543-64d3c833b4e2/downloadaa00308f53fe0255f566e4a626a2c89bMD51Documento.pdfapplication/pdf2113204https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/4f4f00e7-c81c-4ebc-9d77-001534da6764/download07dabec653f8af03ab5a971b5d1e28d4MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf97897https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/67768747-2505-49e3-8291-017fd8853117/download69119edc93aa6f792f9818c8fa75172fMD5320.500.14071/12808oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/128082023-04-05 06:44:18.386http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessembargohttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co