Abstract

OTERO-PREVOST, Luis Gabriel et al. Propuesta para obtener el tamaño de muestra óptimo de plagas con exceso de ceros. Rev. Mex. Cienc. Agríc [online]. 2024, vol.15, n.1, e3618.  Epub Apr 25, 2024. ISSN 2007-0934.  https://doi.org/10.29312/remexca.v15i1.3618.

En muestreos de plagas con densidades bajas es común obtener gran cantidad de ceros, lo que es difícil de manejar, ya que las distribuciones de probabilidad Poisson y binomial negativa no son adecuadas para su modelación y no se dispone de ecuaciones para estimar el tamaño de muestra óptimo. En este estudio se modelo el exceso de ceros mediante la estimación de parámetros a través de los métodos de momentos y de máxima verosimilitud de las distribuciones Poisson cero inflado y binomial negativa cero inflado, y derivar ecuaciones para calcular el tamaño de muestra óptima. Se utilizó muestreo sistemático para seleccionar 100 árboles por huerto de toronja (Citrus paradisi Macfad) Río Red, en la Finca Sayula, Veracruz, México (latitud 19.20722, longitud -96.35194), de junio a julio 2021 y enero 2022. Se contó el número de minadores (Phyllocnistis citrella Stainton) y pulgones (Toxoptera citricida Kirkaldy) presentes en tres hojas por brote por árbol, consideradas como unidad muestral. Se realizaron simulaciones en RStudio con diferentes proporciones de cero (0.1, 0.4 y 0.6) para comparar los parámetros obtenidos en campo, mediante el método de los momentos y máxima verosimilitud. Se derivaron ecuaciones para estimar el tamaño de muestra óptimo en estudios de plagas con densidades bajas, a partir de las distribuciones de probabilidad Poisson cero inflado y binomial negativa cero inflado. El método de los momentos arroja tamaños de muestra óptimos menores a aquellos obtenidos mediante máxima verosimilitud, debido a que distinguen el origen del cero, por lo que se recomienda su uso.

Keywords : binomial negativa cero inflado; muestreo; Poisson cero inflado.

        · abstract in English     · text in English | Spanish     · English ( pdf ) | Spanish ( pdf )