Statistical learning models for predicting crop yield in Colombia (2017)
"En la siembra de cereales y diversos productos agrícolas muy importe realizar una planeación estratégica que asegure la rentabilidad y las metas establecidas, lo cual depende de factores agroclimáticos, políticos y de manejo del campo. El problema de la planeación comprende establecer un rendimiento esperado por hectárea sembrada. En Colombia los estimados se calculan con datos históricos y conocimiento de expertos. El foco de este trabajo es diseñar un modelo estadístico que logre predecir el rendimiento del Maíz en Colombia por Municipio. Se plantea un enfoque impulsado por datos que utiliza variables seleccionadas en un modelo estadístico de redes para la predicción del rendimiento del Maíz. El método consiste en un modelo multivariado de Red Bayesiana que logra encontrar la estructura del grafo acíclico dirigido (DAG en inglés) entre las variables predictoras y el rendimiento que con máxima verosimilitud tiene la mayor probabilidad de observar los rendimientos históricos de entrenamiento."--Tomado del Formato de Documento de Grado.