Aplicación de transformación Box Cox en modelos lineales para la estimación de biomasa en siete especies forestales

Abstract

"El estudio se llevó a cabo con datos de siete especies: Acacia constricta Benth; Pinus cembroides Zucc; Pinus greggii Engelm; Pinus halepensis Miller; Prosopis glandulosa Torr; Yucca filiera Chaubad; Atriplex canescens (Pursh) Nutt, teniendo como objetivos: a) Demostrar que aplicando el método de Box Cox se obtiene un mejor ajuste en los modelos de regresión lineal eliminando problemas de normalidad y de heterocedasticidad de los residuales de los modelos, b) sugerir alternativas de cómo proceder ante la distribución de datos no normales y ante la presencia de heterocedasticidad en modelos de regresión lineal. Para la estimación de biomasa se utilizaron seis modelos de regresión lineal, utilizando el diámetro normal, diámetro de copa, diámetro basal y la altura total como variables independientes. Los modelos que mejores resultados demostraron después de la transformación fueron los modelos 2, 3 y 6 para el supuesto de normalidad ya que cumplen el supuesto para todas las especies. Caso contrario de homogeneidad en donde solo los modelos 3 y 6 cumplen esto para todas las especies y el modelo 2 solo se ajusta para cinco especies, de igual manera el modelo 6 presenta un valor promedio de R2 ajustada = 0.73 y el modelo 3 presenta una R2 ajustada = 0.79, así como un error estándar promedio de 0.283 kg. Por esto se entiende que el modelo 3 es el que mejor ajuste demostró en todas las especies. El método de transformación de Box Cox resulta de gran ayuda para cumplir los supuestos de normalidad y homogeneidad, ya que se obtuvo un 86.27 % de ajuste para normalidad y un 90.2 % para homogeneidad"