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dc.contributor.advisorChafloque Chafloque, Augusto E.
dc.contributor.authorMeza Rodríguez, Aldo Richard
dc.date.accessioned2017-11-30T16:20:45Z
dc.date.available2017-11-30T16:20:45Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttp://dspace.unitru.edu.pe/handle/UNITRU/9233
dc.descriptionThe present research is aimed at creating a model for forecasting the production of sugar cane and finished. This model estimated a 2 stage, wherein the first stage is aimed at determining whether factors: age, nitrogen, cut number, soil types and influence station percentage sucrose and reducing tons of cane, while in the second stage determines whether the response variables were estimated in the first stage and which pass as independent variables in the second stage, the estimation of influence finished sugar. Data were collected from different cultures the Agroindustrial Casa Grande SAA during the monthly period in 2011, with this population of 200 observations, before removing outliers in influential, and the conference finally with 176 data. Statistical analysis was performed to process the model was multivariate multiple regression analysis with three response variables in the first stage, where using the Stepwise method was concluded that the variables that influence the percentage of sucrose, reducers and tons of cane per hectare were age, nitrogen and season (summer, autumn and winter) yielding determination coefficients 0.683, 0.357 and 0.63 respectively. In the second stage the variable tonnes of sugar per hectare in terms of percentage sucrose and reducing tons of cane per hectare was better estimated with a coefficient R ² of 0.968 resulting in the plug end and the end of the 2-stage modeles_PE
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación está orientado a la creación de un modelo para el pronóstico de la producción de caña y azúcar terminada. Para ello se estimó un modelo de 2 etapas, donde la primera etapa se orienta a determinar si los factores: edad, nitrógeno, número de corte, tipos de suelo y estación influyen en el porcentaje de sacarosa, reductores y toneladas de caña, mientras que en la segunda etapa se determina si las variables de respuesta que fueron estimadas en la primera etapa y las cuales pasan como variables independientes en la segunda etapa, influyen en la estimación de azúcar terminada. Los datos fueron recolectados de los diferentes cultivos de la empresa Agroindustrial Casa Grande S.A.A durante el periodo mensual del año 2011, siendo esta población de 200 observaciones, antes de quitar los datos atípicos en influyentes, trabajándose finalmente con 176 datos. El análisis estadístico que se realizó para procesar el modelo fue el análisis regresión lineal múltiple multivariante con tres variables de respuesta en la primera etapa, donde al usar el método Stepwise se concluyó que las variables que influyen en el porcentaje de sacarosa, reductores y toneladas de caña por hectárea fueron la edad, nitrógeno y la estación (verano, otoño e invierno) dando como coeficientes de determinación 0.683, 0.357 y 0.63 respectivamente. En la segunda etapa la variable toneladas de azúcar por hectárea en función de porcentaje de sacarosa, reductores y toneladas de caña por hectárea fue mejor estimada con un coeficiente R² de 0.968 dando como resultado final el complemento y la finalización del modelo de 2 etapases_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectRegresión lineales_PE
dc.titlePronóstico para la producción de caña y azúcar terminada con un modelo de regresión lineal múltiple de dos etapases_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes_PE
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE


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