Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/1732
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.contributor.authorJosé Luis Woo Reza-
dc.creatorJOSE ALFREDO MONTEMAYOR TREJO-
dc.date.accessioned2020-04-30T11:15:04Z-
dc.date.available2020-04-30T11:15:04Z-
dc.date.issued2017-03-23-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/1732-
dc.description.abstractLa herramienta matemática regresión lineal fue utilizada para evaluar dos estudios de caso en maíz forrajero; en el primero se estableció la relación de las variables lámina (de evaporación y agua aplicada) a cielo abierto y en función del tiempo; en el segundo se relacionó la producción de materia seca (MS) con el índice de área foliar (IAF) en maíz forrajero con y sin acolchado plástico a través del tiempo, con el fin de comprender el fenómeno que se presenta en ambos ensayos. Los trabajos se realizaron durante el lapso del 2006 al 2013, en la Comarca Lagunera de Coahuila y Durango, México, donde grupos de datos de las variables evaporación (EV), lámina de riego aplicada (LR), MS e IAF del cultivo de maíz forrajero fueron utilizados para proponer funciones matemáticas del tipo de regresión lineal. Los resultados muestran ecuaciones lineales de primer y segundo orden de tipo predictivo con R2 mayores que 0.8, las cuales permiten entender e interpretar los fenómenos de consumo de agua y acumulación de materia seca del maíz forrajeroes_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttps://doi.org/10.15174/au.2017.1255-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceActa Universitaria: Multidisciplinary Scientific Journal. Vol. 27, No 1 (2017)es_MX
dc.titleLa regresión lineal en la evaluación de variables de ingeniería de riego agrícola y del cultivo de maíz forrajeroes_MX
dc.title.alternativeLinear regression in the evaluation of engineering variables of agricultural irrigation and field corn-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/201396es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/6es_MX
dc.subject.keywordsModelos de regresiónes_MX
dc.subject.keywordsEvaporaciónes_MX
dc.subject.keywordsIndice de área foliares_MX
dc.subject.keywordsRegression models-
dc.subject.keywordsEvaporation-
dc.subject.keywordsLeaf area index-
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoMIGUEL ANGEL SEGURA CASTRUITA-
dc.creator.threeJorge Arnaldo Orozco Vidal-
dc.creator.fourPablo Yescas Coronado-
dc.creator.fiveJuan Munguía López-
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/31977es_MX
dc.creator.idthreeinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/68515es_MX
dc.creator.idfourinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/217602es_MX
dc.description.abstractEnglishThe statistical tool linear regression was used to evaluate two case studies of field corn with the purpose of understanding the phenomena that both trials present. The first case study established the relationship between the water depth variables (evaporation and water applied) under open air conditions and as a function of time; in the second, the production of dry mass (MS) was correlated with the leaf area index (IAF) in field corn, with and without plastic mulch over time. The research was undertaken between 2006 and 2013 at the Comarca Lagunera of Coahuila and Durango, Mexico, where groups of data of the evaporation variables (EV), depth of irrigation water applied (LR), MS and IAF of the field corn were used to propose linear regression type mathematical functions. The results show first and second order linear regression. The results show predictive linear equations of first and second order with R2 values greater than 0.8, which allow for the understanding and interpretation of the phenomena of water consumption and the accumulation of field corn dry material-
Appears in Collections:Revista Acta Universitaria



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.