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 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 predicciónInstituto de Patología VegetalFil: Suarez, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); ArgentinaFil: Bruno, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); ArgentinaFil: Rodriguez Pardina, Patricia . Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Rodriguez Pardina, Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); ArgentinaFil: Gimenez, Maria De La Paz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Gimenez, Maria De La Paz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); ArgentinaFil: Reyna, Pablo Gastón. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); ArgentinaFil: Reyna, Pablo Gastón. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Torrico Ramallo, Ada Karina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Torrico Ramallo, Ada Karina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); ArgentinaFil: Balzarini, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Balzarini, Mónica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentin
