Análisis de sensibilidad de pruebas de homogeneidad de curvas de producción de gas in vitro, a partir de la simulación por Monte Carlo

Abstract

Para mejorar las técnicas de evaluación de alimentos para rumiantes mediante un método estadístico que permita la comparación de tratamientos en experimentos de producción de gas in vitro, basados en las curvas de regresión, se tomaron los datos de un experimento de producción de gases in vitro. Se ajustó la función de Gompertz y se utilizó la simulación mediante el método de Monte Carlo, con el objetivo de analizar la sensibilidad de cuatro pruebas de homogeneidad de modelos de regresión no lineal. Se obtuvieron trece nuevos tratamientos, con 300 repeticiones cada uno y 280 puntos simulados por cada repetición. Las pruebas de homogeneidad fueron: suma de cuadrados extra, criterio de información bayesiano (CIB), criterio de Akaike (CIA) y criterio de Akaike corregido (CIAC). Se evaluaron los criterios de comparación con modificaciones a los parámetros, en orden de 1, 3, 5 y 10 %. La metodología desarrollada para la comparación de las curvas se basó en la definición de los modelos completo y reducido. La sensibilidad de cada método se estableció según la probabilidad de cumplimiento de la hipótesis nula. El CIAC mostró mayor sensibilidad, seguido por la prueba de suma de cuadrados extra. El CIA y CIB fueron los menos sensibles. El parámetro que más influyó en las diferencias entre tratamientos fue el coeficiente asintótico (A).