Academic literature on the topic 'Error estándar residual'

El contenido de proteína, después de fibra, es condicionante del consumo voluntario y digestibilidad de pastos tropicales por los rumiantes. Sin embargo, su determinación en el laboratorio es lenta y costosa, por lo que se requiere desarrollar ecuaciones de calibración para aplicar la tecnología de espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) en su estimación. El objetivo fue desarrollar modelos de calibración NIRS para estimar el contenido de las fracciones proteicas en pastos de Urochloa sp. para la zona tropical de México. Se obtuvieron 189 muestras de tres especies del género Urochloa, cosechadas cada 35 días durante un año y analizadas para las fracciones químicas Proteína Cruda (PC), Nitrógeno No Proteico (NNP), Proteína Soluble (PS), Proteína insoluble en Detergente Neutro (PIDN), Proteína Insoluble en Detergente Ácido (PIDA) y se estimaron las fracciones nutricionales proteicas A,B1+B2, B3 y C de acuerdo con la estructura del CNCPS (Cornell Net Carbohydrate and Protein System). La precisión de los modelos de calibración y validación se evaluaron por el coeficiente de determinación (R2), el error estándar de validación cruzada (EEVC) y la desviación residual de la predicción (DRP) obtenida por la relación (DE/EEVC). La validación se realizó mediante un conjunto de 63 muestras externas, las cuales presentaron altos coeficiente de determinación (R2) de 0.95 y 0.92 y DRP de 4.0 y 3.4 para PC y PS, respectivamente. La validación para las fracciones nutricionales proteicas A y B1+B2 presentó bajos valores de R2 (0.69 y 0.86) y DRP (1.6 y 1.9), respectivamente. Las validaciones de las fracciones de proteína ligadas a la pared celular [PIDN, PIDA (C) y B3], con R2 ≤ 0.39 y DRP ≤ 0.9 no fueron explicadas suficientemente. Se concluye que los modelos de calibración NIRS desarrollados para estimar PC y PS son precisos y confiables.

El presente estudio evalúa la capacidad de remoción del biochar de bagazo de caña de azúcar para nitrato, nitrito, amonio y fosfato presentes en aguas residuales municipales; asimismo, se determinó la dosis óptima (mg/ml) de biochar en la remoción sinérgica de estos contaminantes dentro de la matriz estudiada, para aquello se han desarrollado 10 tratamientos experimentales a niveles de dosis de biochar 0,5; 1,0; 2,0; 3,0 y 4,0 mg/ml y a tiempos de contactos de 2h y 4h, los cuales se corrieron por triplicado y los porcentajes de remoción fueron presentados a través de su media y error estándar. Adicionalmente a la evaluación del efecto individual de la dosis de biochar y el tiempo de contacto, se realizó un ajuste de efectos bivariados a través de método de superficie respuesta y superposiciones de imágenes de contorno, donde se determinó que la zona de remoción máxima de 95,7 %; 94,6 %; 72,0 % y 57,0 % para NH4 +, PO4 3- , NO2 - y NO3 -, respectivamente; se encuentra entre tiempo de contacto de 3,50 – 3,75 h y dosis de biochar 1,25 – 1,75 mg/ml. Finalmente la validación de las correlaciones se realizó a un nivel de significancia de 95 %, mostrando R2 de 93,01; 96,12; 96,15 y 57,59 % para el ajuste de modelos de remoción bivariada para NH4 +, PO4 3- , NO2 - y NO3 -, respectivamente.

En la presente investigación, se llevó a cabo la validación del método gravimétrico para determinar los sólidos suspendidos totalessecados a 103-105°C en aguas naturales y residuales. Este proceso es fundamental en los laboratorios certificados según ISO / IEC17025 y permite obtener datos confiables. Para el desarrollo de este trabajo fue tomado como referencia el método de la sección 2540 Dpropuestos por el estándar método edición 23, para la determinación de sólidos suspendidos totales. En este caso particular, el método consistióen la filtración de una muestra bien mezclada a través de un filtro de fibra de vidrio estándar previamente pesado, y luego de secado el filtroy el residuo retenido en él a un peso constante en un horno a 103-105 °C. El aumento en el peso del filtro representa los sólidos suspendidostotales. Los resultados para este método son confiables debido a que se logró porcentajes de error y de coeficientes de variación, inferioresal 10%, lo que muestra que dicho análisis se realizó con una buena exactitud y precisión, con un límite de detección de 11,01 mg de caolín/L,mostrando que se realizó un buen proceso en la determinación de solidos suspendidos totales. La validación realizada en este trabajo, muestraque las metodologías empleadas cumplen con los criterios exigidos ante los entes de control como el IDEAM, que permiten garantizar que losanteriores resultados son de alta confiabilidad en el laboratorio de Investigación y Calidad Ambiental del SENA Regional Córdoba y a su vez es un soporte para mantener la acreditación bajo la resolución 0477 del 15 de mayo 2019, conservando los lineamientos de la norma anteriormente citada.

El artículo presenta la descripción y posterior aplicación de una metodología de Redes Neuro-Difusas aplicadas al problema de predicción de series de tiempo en el mercado de capitales de corto plazo. Estas aplicaciones proporcionan criterios de referencia para inversión especulativa en la bolsa de valores de Colombia, en la medida que complementan la realización de análisis técnicos y fundamentales. La aplicación presentada en este artículo se fundamenta en una herramienta basada en el modelo ANFIS (Adaptive Neuro-Based Fuzzy Inference System) la cual está disponible en lenguaje MATLAB, con utilidad en el pronóstico de series de tiempo. La herramienta aquí empleada se apoya en métodos heurísticos que combinan redes neuronales y lógica difusa, en las cuales se definen la cantidad y tipo de funciones de pertenencia de las variables de entrada. El decisor puede confiar en la efectividad de la predicción gracias al método de cálculo de los errores residuales. También se realizan comparaciones con otras medidas como el error medio cuadrático y las desviaciones estándar del pronóstico, que son directamente calculados desde los modelos propuestos.