En el presente trabajo se generaron tres ecuaciones para estimar el diámetro normal, altura y volumen total a partir del diámetro del tocón para Quercus laurina en el predio forestal de Ixtlán de Juárez, Oax., con una muestra de 54 árboles. Para obtener la ecuación más confiable a la relación funcional: (a) diámetro normal�diámetro del tocón, (b) altura total-diámetro del tocón y (c) volumen total-diámetro del tocón, se ajustaron modelos lineales y no lineales a la base de datos. Los criterios para definir el ajuste en los tres casos se basó en el coeficiente de determinación normal y ajustado, el cuadrado medio del error, P-valor, coeficiente de variación, suma y dispersión de residuales contra valores predichos. El modelo con mayor bondad de ajuste para la estimación del diámetro normal con base en el diámetro del tocón fue el modelo de regresión lineal simple, y para los otros dos casos, fue el modelo potencial. Con las correspondientes ecuaciones generadas se pueden estimar de forma precisa los valores de las variables dependientes y evaluar diferentes escenarios en áreas afectadas por fenómenos naturales o antropogénicos.
In this paper, three equations were generated to estimate the normal diameter, height and total volume from stump diameter for Quercus laurina stands in Ixtlan de Juarez, Oaxaca, with a sample of 54 trees. Linear and nonlinear models were adjusted to the database to obtain the most reliable equation to the functional relationship: (a) normal diameter - stump diameter, (b) total height � stump diameter and (c) total volume-stump diameter. The criteria for defining the adjustment in all three cases was based on: normal and adjusted coefficient of determination, mean square error, P-value, coefficient of variation, and sum and dispersion of residuals against predicted values. The model with the highest goodness of fit for the estimated normal diameter based on the diameter of the stump was the simple linear regression model, and in the other two cases, it was the potential model. With these equations, it is possible to accurately estimate the dependent variables values and evaluate different scenarios in areas affected by natural or anthropogenic phenomena.
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