Predicción del peso corporal por medidas morfométricas de Guajolotes Nativos Mexicanos usando análisis del árbol de clasificación y regresión.
Palabras clave:
CART, índices morfológicos, árbol de decisión, modelo de predicciónResumen
El objetivo de este estudio fue evaluar la predicción del peso corporal (PC) del Guajolote nativo mexicano (GNM) a partir de medidas morfométricas (MM) e índices morfológicos usando el análisis del árbol de clasificación y regresión (CART). Se tomaron medidas de 244 GNM, provenientes de los estados de Puebla, Chiapas y Campeche. Se recolectó el PC y diez MM, se estimaron tres índices morfológicos: masividad (IMA), solidez (ISO) y de condición corporal (ICC). Se analizó los estadísticos descriptivos y correlación de Pearson (r) de las variables y con ellas se construyó un árbol de regresión utilizando el método CART. Se obtuvieron coeficientes de variación <20% en las MM, un IMA de 13,50%, ISO de 111,12% y el ICC de 16.81%. Las correlaciones entre el PC y las MM variaron de moderadas a altas (r= 0.35 a r= 0.91; P<0.0001). El ICC fue la variable con la mejor puntuación (100%) en el análisis de importancia normalizada, seguida de IMA (79.2%) y el perímetro torácico (52.8%). El diagrama del árbol de regresión óptimo formó un total de 13 nodos, de los cuales 7 fueron nodos terminales, demostrando que el ICC es suficiente para predecir el PC del GNM. Este estudio permitió definir un modelo de predicción con una varianza explicada observada de 86.4% e incluyó el ICC, la altura corporal y el ancho del ala, el cual puede ser aplicado por los productores para predecir el peso corporal de GNM de manera confiable.Publicado
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