Author: JESÚS ALBERTO MELLADO BOSQUE

Aplicación del método abreviado de doolittle a la regresión lineal múltiple

JESÚS ALBERTO MELLADO BOSQUE (1994)

"El método numérico desarrollado por Doolittle, ha sido ajustado a la obtención de la regresión múltiple a través de presente siglo. El método Abreviado de Doolittle (ABDO) tiene muchas ventajas respecto a otros métodos, ya que no se requieren operaciones de álgebra de matrices. El método parte del principio de mínimos cuadrados, que obtiene el mejor estimador de los coeficientes de la regresión con la solución de la ecuación X'Xb = X'Y, donde X e Y son las matrices de las variables independientes y dependiente respectivamente, y b es el vector de coeficientes. El método propone no buscar la Inversa de la matriz X'X, sino incorporarla al vector) y por medio de un método numérico, de n etapas (donde n es el número de variables independientes), encontrar los coeficientes de la ecuación de la regresión. Cada etapa es la elaboración consecutiva de modelos en donde se van incorporando cada una de las variables independientes. En cada etapa, se encuentra también los coeficientes secuenciales y la varianza que representa cada modelo respecto al anterior. El cálculo del coeficiente de la variable xj, es la regresión de esa variable, corregida por la regresión de las variables anteriores, respecto a la variable dependiente, así, en cada etapa se obtiene el coeficiente de una variable y el ajuste de las restantes. El método, aparte de ser muy accesible a su elaboración manual, es un excelente instrumento para el comportamiento de un conjunto de datos."

"The numerical method developed by Doolittle, has been adjusted througout this century to get multiple regresion analysis. The abbreviated Doolittle method (ABDO) has many advantage over other methods, because it does not need the use of matrix algebra. The method theory begins with the least squares principies, and the solution of the ecuation X'Xb = X'Y provides the coeficient best estimation, where X and Y are matrix of explanatoy and response variables, b is a coeficient vector. With this method is not necessary to obtain the inverse of the X'X matrix, instead, the matrix is joined to the XY vector to form the first stage format. The method consists of n stages (n is the number of explanatoy varibles), in each stage, one ecuation coeficient is found. Each stage represent the incorporation of a new variable through the model, so that, the model begins with one variable and ends up with all of them. Each stage find the secuential coeficient and variance of that model over de last one. The Xj coeficient represents the regression of that variable, corrected by the previos varibles in the regression equation, with the response variable. In each stage it is obtained one variable coeficient and the correction of the others. The ABDO method is easy to use mannualy and is an excelent way to understand data."

Master thesis

Análisis Varianza Regresión Múltiple CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Aplicación del método abreviado de doolittle a la regresión lineal múltiple

JESÚS ALBERTO MELLADO BOSQUE (1994)

"El método numérico desarrollado por Doolittle, ha sido ajustado a la obtención de la regresión múltiple a través de presente siglo. El método Abreviado de Doolittle (ABDO) tiene muchas ventajas respecto a otros métodos, ya que no se requieren operaciones de álgebra de matrices. El método parte del principio de mínimos cuadrados, que obtiene el mejor estimador de los coeficientes de la regresión con la solución de la ecuación X'Xb = X'Y, donde X e Y son las matrices de las variables independientes y dependiente respectivamente, y b es el vector de coeficientes. El método propone no buscar la Inversa de la matriz X'X, sino incorporarla al vector) y por medio de un método numérico, de n etapas (donde n es el número de variables independientes), encontrar los coeficientes de la ecuación de la regresión. Cada etapa es la elaboración consecutiva de modelos en donde se van incorporando cada una de las variables independientes. En cada etapa, se encuentra también los coeficientes secuenciales y la varianza que representa cada modelo respecto al anterior. El cálculo del coeficiente de la variable xj, es la regresión de esa variable, corregida por la regresión de las variables anteriores, respecto a la variable dependiente, así, en cada etapa se obtiene el coeficiente de una variable y el ajuste de las restantes. El método, aparte de ser muy accesible a su elaboración manual, es un excelente instrumento para el comportamiento de un conjunto de datos."

"The numerical method developed by Doolittle, has been adjusted througout this century to get multiple regresion analysis. The abbreviated Doolittle method (ABDO) has many advantage over other methods, because it does not need the use of matrix algebra. The method theory begins with the least squares principies, and the solution of the ecuation X'Xb = X'Y provides the coeficient best estimation, where X and Y are matrix of explanatoy and response variables, b is a coeficient vector. With this method is not necessary to obtain the inverse of the X'X matrix, instead, the matrix is joined to the XY vector to form the first stage format. The method consists of n stages (n is the number of explanatoy varibles), in each stage, one ecuation coeficient is found. Each stage represent the incorporation of a new variable through the model, so that, the model begins with one variable and ends up with all of them. Each stage find the secuential coeficient and variance of that model over de last one. The Xj coeficient represents the regression of that variable, corrected by the previos varibles in the regression equation, with the response variable. In each stage it is obtained one variable coeficient and the correction of the others. The ABDO method is easy to use mannualy and is an excelent way to understand data."

Master thesis

Análisis Varianza Regresión Múltiple CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Rasgos fenotípicos que afectan la reproducción en cabras lecheras

JESÚS ALBERTO MELLADO BOSQUE (2010)

"En México existen tres sistemas de explotación caprina bien definidos: la producción de leche y carne en las zonas áridas y semiáridas; la producción de cabritos para la elaboración de platillos regionales y la producción de leche de manera intensiva para la elaboración de subproductos lácteos como quesos y dulces. El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) reporta en 2007, 1,795,316 cabezas de ganado caprino y que se comercializaron 412,476, lo que representa un importante rubro en la economía nacional. Según la Oficina Estatal de Información para el Desarrollo Rural Sustentable de Nuevo León, de la producción caprina nacional, el 20% es estabulada y el resto se maneja de manera extensiva. En este segundo rubro, los principales problemas son la sobreexplotación de las zonas de pastoreo y un pobre manejo nutricional. Otras limitantes para el desarrollo de la caprinocultura son las prácticas de mercado, en donde los precios son establecidos por comercializadores de los productos y subproductos y el poco apoyo financiero a los pequeños productores."

Doctoral thesis

Cabras Lecheras CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA Cabras Lecheras

Effects of heat stress on reproductive efficiency of high yielding Holstein cows in a hot-arid environment

MIGUEL ANGEL MELLADO BOSQUE CÉSAR MEZA HERRERA JESÚS ALBERTO MELLADO BOSQUE MA. DE LOS ANGELES DE SANTIAGO MIRAMONTES JOSÉ RAMÓN ARÉVALO SIERRA EDGAR SEPÚLVEDA GONZÁLEZ FRANCISCO GERARDO VELIZ DERAS (2013)

"Antecedentes: la asociación entre temperaturas ambientales elevadas y alta humedad conduce a fallas reproductivas, disminuyendo la fertilidad de hatos lecheros. Objetivo: determinar el efecto de temperaturas ambientales elevadas sobre el comportamiento reproductivo de vacas Holstein mantenidas en un ambiente árido y cálido y tratadas con hormona del crecimiento (rbST) durante toda la lactancia. Métodos: las variables reproductivas (n=18037 servicios) de una explotación comercial fueron evaluadas con respecto al máximo índice temperatura humedad (THI) antes, durante y después de la inseminación de las vacas. El procedimiento GENMOD de SAS se utilizó para determinar el efecto del THI y el mes de inseminación sobre las tasas de preñez (P/AI). Resultados: el incremento del THI de ≤ 70 a ≥ 95 unidadesse asoció con una disminución en el P/AI de 47% a 26%. El P/AI para las vacas inseminadas en días con un ITH de 85 a 90, pero con temperaturas menos cálidas antes de la inseminación, fue de seis puntos porcentuales más altos (30% vs. 36%) que en las vacas expuestas a ITH más altos antes de la inseminación. El P/AI fue mayor (p<0,05) de enero a marzo (39% a 41%) comparado con el resto de los meses del año (27-35%). El número de servicios por preñez fue mayor (p<0,05) de mayo a julio (3,0 a 3,4) que en los otros meses del año (2,1 a 3,0). Conclusiones: en este ambiente extremadamente caliente (temperaturas máximas > 38 °C la mayor parte del año) y árido (promedio de precipitación anual de 230 mm), el estrés calórico poco antes o después de la inseminación disminuye drásticamente las probabilidades de establecer una gestación en vacas de alta producción de leche."

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Somatotropina bovina recombinante (rBST) Días abiertos Fertilidad Servicios por preñez CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA