Modelo multinivel de tasa global de ganancia de peso en el programa madre canguro en Bogotá

Objetivos Formular un modelo multinivel para el análisis longitudinal de la tasa global de ganancia de peso en el Programa Madre Canguro.Metodología Se realiza un modelo multinivel, considerando en el primer nivel la variable tiempo y algunas variables del infante y de la madre; para el segundo nivel se consideran las mediciones asociadas a la tasa global de ganancia de peso.Resultados Al 5 % de significancia el intercepto y el parámetro asociado a la variable días transcurridos desde el nacimiento al cuadrado tienen efecto significativo sobre la tasa global de ganancia de peso. La pendiente para la variable días transcurridos desde el nacimiento resulta ser significativa al nivel del 6 %. Además, bajo este modelo se encuentra que el género y el retraso de crecimiento intrauterino del infante no tienen efecto significativo, así como la talla y el perímetro en los diferentes controles del infante. El peso en los diferentes controles del infante resulta ser significativo al 5 %, pero hay diferencias entre las dos clasificaciones gestacionales del infante (1: 26 a 40 semanas; 2: mayor de 40 semanas) y entre las clasificaciones del peso del infante de las categorías dos con uno, y tres con uno (1: 2500 gm. o más; 2: entre 1500 y 2499 gm.; 3: menor de 1500 gm.).Conclusión Por cada cita adicional menor es la tasa de ganancia de peso en promedio que va a tener el infante; sin embargo, el infante sigue ganando peso pero no en la misma razón de ganancia de las primeras citas

Diseño de experimentos : métodos y aplicaciones

Ilustraciones y tablasEsta segunda edición del libro Diseño de Experimentos: métodos y aplicaciones la ponemos al servicio de profesores, investigadores y estudiantes de las diferentes áreas del conocimiento científico que dentro de su actividad utilizan métodos experimentales. El libro en esta segunda edición, presenta temas de interés que son relevantes en muchas áreas del conocimiento científico. El libro está escrito en un lenguaje asequible para quienes tengan conocimientos básicos en métodos estadísticos y algunos conceptos de álgebra de matrices, principios de modelos lineales y modelos lineales generalizados. La temática que se aborda, en general puede encontrarse en muchos otros textos especializados en áreas del conocimiento como: diseños de experimentos, modelos lineales generalizados y superficies de respuesta. Sin embargo, el enfoque teórico práctico que le damos a este texto le da una particularidad especial dentro del marco de los diferentes textos de diseños de experimentos que son de amplia circulación en el campo de la estadística experimental. Nuestra motivación fundamental lo constituyen los trabajos de Hinkelmann y Kempthorne (1994, 2005) y Hinkelmann (2012), libros considerados influyentes en el campo de la enseñanza y la investigación de los diseños experimentales, estos autores contribuyeron a darnos una visión más amplia de la estadística experimental y a motivarnos a escribir esta obra en lenguaje español. (Texto tomado de la fuente).Segunda edició

Photosynthesis, biochemical activity, and leaf anatomy of tree tomato (Solanum betaceum Cav.) plants under potassium deficiency

The effects of potassium (K) deficiency on the physiological, bio-chemical, and anatomical parameters of leaves in the tree tomato plants (Solanum betaceum Cav.) were evaluated during vegetative growth. The experiment was carried out for 135 days after treatment applications under greenhouse conditions, employing the nutrient solutions with the following treatments: control plants (without K de-ficiency) and the plants with K deficiency. The light response curve, photosynthesis at light saturation (Amax), light compensation point (Ic), transpiration rate (E), stomatal resistance (SR), and pigment contents in leaves were evaluated. Additionally, the maximum photochemical efficiency of PSII (Fv/Fm), contents of malondialdehyde (MDA), total soluble sugars, proline, and leaf anatomy parameters were assessed. In the K-deficient plants, the reduction in Amax (66%), Ic (63.7%), E (66%), Fv/Fm (17.3%), contents of total chlorophyll (77.4%) and chlorophyll a (52%), thickness of leaf blade L (28.5%), palisade parenchyma PP (6.5%), and spongy parenchyma SP (9.5%) were observed, compared to the control plants. In contrast, the variables that increased significantly were SR (65%), MDA (52%), Upper epidermis thickness (Ue) (27.1%), and Lower epidermis thickness (Le) (22.3%). The potassium deficiency caused alterations in the plant development due to the influence on physiological, biochemical, and anatomical parameters, which suggests the importance of mineral nutrition with K for this plant

Effect of nitrogen, phosphorus, and potassium doses on tree tomato (Solanum betaceum Cav.) growth in the vegetative phase

1 recurso en línea (páginas 31-40).The objective of this study was to evaluate the effects of nitrogen, phosphorus and potassium doses on tree tomato (Solanum betaceum Cav.) growth in the vegetative phase. This research was conducted under greenhouse conditions at the National University of Colombia, Bogotá. A randomized block design was employed to evaluate eight treatments with three replicates as follows: i) CC: commercial control, ii) CS: control without fertilization, iii) Low N: 10% of the recommended dose (DR); iv) Low P: 10% DR; v) Low K: 10% DR, vi) High N: 200% DR; vii) High P: 200% DR, and viii) High K: 200% DR. The fertilizer plan was adjusted according to the soil analysis and doses reported for the species. To determine plant growth, growth rate indexes were used based on the functional logistic model. The treatment without fertilization CS and High P reduced the leaf area, number of leaves, stem length, and dry mass of leaves of the tree tomatoes by about 50%, unlike the commercial control (CC). The Low K treatment increased the same variables by 70%, as well as the total dry mass. For growth rates, the Low K treatment resulted in the highest leaf area index and relative growth rate, and the High K treatment presented the highest crop growth rate.El presente trabajo tuvo como objetivo evaluar el efecto de dosis de nitrógeno, fósforo y potasio sobre el crecimiento del tomate de árbol en etapa vegetativa. Se realizó bajo condiciones de invernadero en la Universidad Nacional de Colombia (sede Bogotá) y se empleó un diseño de bloques aleatorizado, donde se evaluaron ocho tratamientos, con tres réplicas, así: CC, control comercial o dosis recomendada; CS, control suelo sin ninguna fertilización; Bajo N, 10% de la dosis recomendada (DR); Bajo P, 10% DR; Bajo K, 10% DR; Alto N, 200% DR; Alto P, 200% DR y Alto K, 200% DR. El plan de fertilización se ajustó según análisis físico-químico del suelo y dosis reportadas para el cultivo. Para determinar el crecimiento de las plantas se emplearon algunos parámetros e índices de crecimiento utilizando un modelo logístico de enfoque funcional. Los resultados evidenciaron que el tratamiento CS y Alto P redujeron cerca de un 50% el área foliar, número de hojas, longitud total de la planta y masa seca de las hojas a diferencia del control comercial (CC). El tratamiento Bajo K aumentó en un 70% las variables mencionadas, así como la masa seca total. Para las tasas de crecimiento el tratamiento Bajo K presentó el mayor índice de área foliar y tasa relativa de crecimiento, y el tratamiento Alto K presentó la mayor tasa de crecimiento del cultivo.Bibliografía: páginas 39-4

Análisis de datos longitudinales y multivariantes mediante distancias con modelos lineales generalizados

[spa] Se propusieron varias metodologías para analizar datos longitudinales (en forma univariante, mediante MANOVA, en curvas de crecimiento y bajo respuesta no normal mediante modelos lineales generalizados) usando distancias entre observaciones (o individuos) con respecto a las variables explicativas con variables respuesta de tipo continuo. En todas las metodologías propuestas al agregar más componentes de la matriz de coordenadas principales se encuentra que se gana en las predicciones con respecto a los modelos clásicos. Por lo cual resulta ser una metodología alternativa frente a la clásica para realizar predicciones. Se probó que el modelo MANOVA con DB y la aproximación univariante longitudinal con DB generan resultados tan robustos como la aproximación de MANOVA clásica y univariante clásica para datos longitudinales, haciendo uso en la aproximación clásica de máxima verosimilitud restringida y mínimos cuadrados ponderados bajo condiciones de normalidad. Los parámetros del modelo univariante con DB fueron estimados por el método de máxima verosimilitud restringida y por mínimos cuadrados generalizados. Para la aproximación MANOVA con DB se uso mínimos cuadrados bajo condiciones de normalidad. Además, se presentó como realizar inferencia sobre los parámetros involucrados en el modelo para muestras grandes. Se explicó también una metodología para analizar datos longitudinales mediante modelos lineales generalizados con distancias entre observaciones con respecto a las variables explicativas, donde se encontraron resultados similares a la metodología clásica y la ventaja de poder modelar datos de respuesta continua no normal en el tiempo. Inicialmente, se presenta el modelo propuesto, junto con las ideas principales que dan su origen, se realiza la estimación de parámetros y el contraste de hipótesis. La estimación se hace aplicando la metodología de ecuaciones de estimación generalizada (EEG). Por medio de una aplicación en cada capítulo se ilustraron las metodologías propuestas. Se ajusto el modelo, se obtuvo la estimación de los diferentes parámetros involucrados, se realizó la inferencia estadística del modelo propuesto y la validación del modelo propuesto. Pequeñas diferencias del método DB con respecto al clásico fueron encontradas en el caso de datos mixtos, especialmente en muestras pequeñas de tamaño 50, resultado obtenido de la simulación. Mediante simulación para algunos tamaños de muestra se encontró que el modelo ajustado DB produce mejores predicciones en comparación con la metodología tradicional para el caso en que las variables explicativas sean mixtas utilizando la distancia de Gower. En tamaños de muestras pequeñas 50, independiente del valor de la correlación, las estructuras de autocorrelación, la varianza y el número de tiempos, usando los criterios de información Akaike y Bayesiano (AIC y BIC). Además, para muestras pequeñas de tamaño 50 se encuentra más eficiente (eficiencia mayor a 1) el método DB en comparación con el método clásico, bajo los diferentes escenarios considerados. Otro resultado importante es que el método DB presenta mejor ajuste en muestras grandes (100 y 200), con correlaciones altas (0.5 y 0.9), varianza alta (50) y mayor número de mediciones en el tiempo (7 y 10). Cuando las variables explicativas son solamente de tipo continuo o categórico o binario, se probó que las predicciones son las mismas con respecto al método clásico. Adicionalmente, se desarrollaron los programas en el software R para el análisis de este tipo de datos mediante la metodología clásica y por distancias DB para las diferentes propuestas en cada uno de los capítulos de la tesis, los cuales se anexan en un CD dentro de la tesis. Se esta trabajando en la creación de una librería en R con lo ya programado, para que todos los usuarios tengan acceso a este tipo de análisis. Los métodos propuestos tienen la ventaja de poder hacer predicciones en el tiempo, se puede modelar la estructura de autocorrelación, se pueden modelar datos con variables explicativas mixtas, binarias, categóricas o continuas, y se puede garantizar independencia en las componentes de la matriz de coordenadas principales mientras que con las variables originales no se puede garantizar siempre independencia. Por último, el método propuesto produce buenas predicciones para estimar datos faltantes, ya que al agregar una o más componentes en el modelo con respecto a las variables explicativas originales de los datos, se puede mejorar el ajuste sin alterar la información original y por consiguiente resulta ser una buena alternativa para el análisis de datos longitudinales y de gran utilidad para investigadores cuyo interés se centra en obtener buenas predicciones.[eng] LONGITUDINAL AND MULTIVARIATE DATA ANALYSIS THROUGH DISTANCES WITH GENERALIZED LINEAR MODELS We are introducing new methodologies for the analysis of longitudinal data with continuous responses (univariate, multivariate for growth curves and with non-normal response using generalized linear models) based on distances between observations (or individuals) on the explicative variables. In all cases, after adding new components of the principal coordinate matrix, we observe a prediction improvement with respect to the classic models, thus providing an alternative prediction methodology to them. It was proven that both the distance based MANOVA model and the univariate longitudinal models are as robust as the classical counterparts using restricted maximum likelihood and weighted minimum squares under normality assumptions. The parameters of the distance based univariate model were estimated using restricted maximum likelihood and generalized minimum squares. For the distance based MANOVA we used minimum squares under normality conditions. We also showed how to perform inference on the model parameters on large samples. We indicated a methodology for the analysis of longitudinal data using generalized linear models and distances between the explanatory variables, where the results were similar to the classical approach. However, our approach allowed us to model continuous, non-normal responses in the time. As well as presenting the model and the motivational ideas, we indicate how to estimate the parameters and hypothesis test on them. For this purpose we use generalized estimating equations (EEG). We present an application case in each chapter for illustration purposes. The models were fit and validated. After performing some simulations, we found small differences in the distance based method with respect to the classical one for mixed data, particularly in the small sample setting (about 50 individuals). Using simulation we found that for some sample sizes, the distance based models improve the traditional ones when explanatory variables are mixed and Gower distance is used. This is the case for small samples, regardless of the correlation, autocorrelation structure, the variance, and the number of periods when using both the Akaike (AIC) and Bayesian (BIC) Information Criteria. Moreover, for these small samples, we found greater efficiency (>1) in our model with respect to the classical one. Our models also provide better fits in large samples (100 or 200) with high correlations (0.5 and 0.9), high variance (50) and larger number of time measurements (7 and 10). We proved that the new and the classical models coincide when explanatory variables are all either continuous or categorical (or binary). We also created programs in R for the analysis of the data considered in the different chapters of this thesis in both models, the classical and the newly proposed one, which are attached in a CD. We are currently working to create a public, accessible R package. The main advantages of these methods are that they allow for time predictions, the modelization of the autocorrelation structure, and the analysis of data with mixed variables (continuous, categorical and binary). In such cases, as opposed to the classical approach, the independency of the components principal coordinate matrix can always be guaranteed. Finally, the proposed models allow for good missing data estimation: adding extra components to the model with respect to the original variables improves the fit without changing the information original. This is particularly important in the longitudinal data analysis and for those researchers whose main interest resides in obtaining good predictions

COMPORTAMIENTO DE Ca, Mg y S EN UN SISTEMA DE CULTIVO SIN SUELO PARA CLAVEL

En los cultivos hidropónicos de la sabana de Bogotá se han encontrado cantidades excedentarias de iones en los lixiviados. El objetivo del estudio fue determinar el contenido de Ca, Mg y S en el sustrato, en el lixiviado y en el tejido de la planta entera de clavel estándar cv. Delphi, con tres porcentajes de recirculación del lixiviado y en diferentes etapas de desarrollo fenológico. Se utilizó un diseño experimental de bloques completos al azar, con nueve tratamientos y tres repeticiones, en parcelas divididas. La concentración de calcio en el lixiviado en función de la recirculación fue significativamente mayor sin recircular los lixiviados, mientras que, en función de los sustratos, tendió a ser mayor en el sustrato con me - nor porcentaje de cascarilla de arroz quemada (CAQ). Para magnesio, la concentración en el lixiviado aumentó con el avance del cultivo, de manera independiente de los factores, y fue significativamente mayor a medida que se incrementó el porcentaje de recirculación. Los contenidos de calcio y magnesio fueron significativamente menores en el sustrato con mayor contenido de CAQ. Para sulfato en los lixiviados se observ ó incremento en su concentración, con el aumento del porcentaje de recirculación, y las mayores concentraciones se presentan bajo el efecto del sustrato con mayor contenido de fibra de coco (FC). En los sistemas cerrados se deben ajustar las concentraciones de magnesio y azufre en las fórmulas de fertirriego. Además, cuando en el sustrato se mantengan porcentajes de FC, es necesario considerar la retención de los iones calcio y magnesio

Erratum to: Guidelines for the use and interpretation of assays for monitoring autophagy (3rd edition) (Autophagy, 12, 1, 1-222, 10.1080/15548627.2015.1100356

non present