| dc.creator | Sánchez Alemán, Raúl Omar | |
| dc.creator | Pericchi Guerra, Luis R. (Consejero) | |
| dc.date | 2014-07-01T19:37:18Z | |
| dc.date | 2014-07-01T19:37:18Z | |
| dc.date | 2014-07-01T19:37:18Z | |
| dc.date.accessioned | 2017-03-17T16:54:35Z | |
| dc.date.available | 2017-03-17T16:54:35Z | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/10586 /499 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/647620 | |
| dc.description | La industria lechera en Puerto Rico es la industria agropecuaria más importante del
país. Entender mejor el comportamiento de la industria ayuda a facilitar el desarrollo
continuo, eficiente y ordenado en las operaciones. Contar con un modelo adecuado
permitiría proyectar mejor la producción y comenzar a reducir la variabilidad en la calidad. Se modelizó la producción total de leche fresca entre los años de 2009 al
2012 utilizando tanto el lenguaje estadístico R como Bayesian Analysis of Time Series
(BATS) y se obtuvo que el mejor modelo de entre los estudiados era uno con tendencia
lineal y tres harmónicos que obtuvo el MSE, MAE y Theil's U. Para clasificar las fincas
se utilizó el método de análisis de conglomerados muy usado en los procesos de Data
Mining. Para esto utilizamos el algoritmo de k-means clustering. Se escogieron tres
métodos distintos para escoger el valor óptimo de k; BIC, Gap Statistic y Predicition
Strength, donde el último brindó k óptimo en k = 5. Ya clasificadas se escogió una
finca al azar de cada cluster y se obtuvo que el mejor modelo para cualquier cluster
es el de tendencia lineal y tres harmónicos. | |
| dc.language | es | |
| dc.subject | modelización estadística | |
| dc.subject | producción | |
| dc.subject | leche Fresca | |
| dc.subject | clasificación | |
| dc.subject | fincas | |
| dc.subject | industria lechera | |
| dc.subject | Puerto Rico | |
| dc.title | Modelización Estadística y Clasificación de las Fincas en la Producción de Leche Fresca en Puerto Rico | |
| dc.type | Tesis | |
