Resumen de Estimación Bayesiana y no-paramétrica del inventario de arvenses en el cultivo de crisantemo usando cuadrados de una red rígida

Aquiles Enrique Darghan Contreras, Sinha Surendra, Guido Plaza Pastén, Julio Monroy

• español

  Los estudios que involucran el inventario de arvenses son conducidos frecuentemente por estudiantes o profesionales de las ciencias agropecuarias y/o ambientales con el objetivo principal de obtener información acerca del patrón de distribución, frecuencia, cobertura, densidad o de la biodiversidad de las especies en una región de investigación. En muchas ocasiones el único propósito consiste en identificar aquellas especies que son consideradas importantes por los productores agropecuarios ya sea porque resultan benéficas o porque compiten con el cultivo en producción. Cuando se hace el muestreo de las arvenses usando el método del cuadrado, algunas de las especies que están presentes en el sembrado de interés podrían no ser muestreadas, por lo que estarían ausentes en el inventario final. El objetivo principal de este artículo es mostrar como la cantidad de especies arvenses en la muestra observada podría ser estimada al usar estimadores Bayesianos así como también estimadores clásicos tales como el Chao 2, Jackknife de primer y segundo orden y el Bootstrap. La estimación del inventario de arvenses utilizando las propuestas Bayesiana y no-paramétrica en el caso del cultivo de crisantemo rindieron resultados similares, con 19 especies en todos los estimadores excepto en el estimador Mingoti, el cual rindió 18 especies arvenses.

• English

  Studies that involve the inventory of weeds are frequently carried out by students and professionals of the agricultural and/or environmental sciences with the principal objective of obtaining information on the distribution pattern, frequency, coverage, density or biodiversity of the species in a studied region. On many occasions, the only purpose consists of identifying those species that are considered important by farmers, perhaps because they are beneficial or because they compete with the crops in production. When the sampling of weeds is done using the quadrat method, some of the species which are present in the cultivated field of interest may not be sampled, meaning they will be absent in the final inventory. The principal objective of this article was to show how the quantity of weeds in an observed sample can be estimated Bayesian estimators, as well as non-parametric estimators, such as Chao 2, Jackknife, of the first and second order, and Bootstrap. The inventory estimation of the weeds using the Bayesian and classical proposals in the case of cultivation of chrysanthemum produced similar results, with 19 species in all of the estimators, except in the Mingoti estimators, which produced 18 weeds.