Estimación del rendimiento de orellana mediante modelos Gamlss

Estimation of orellana yield through Gamlss models

En la literatura científica se pueden encontrar estudios sobre la influencia de variables ambientales en la producción de hongos comestibles, sin embargo, todos estos estudios han utilizado modelos estadísticos donde se asume que la variable producción se distribuye en forma normal, supuesto que no siempre se cumple. En este artículo usan los modelos GAMLSS para estudiar la influencia de las variables humedad, temperatura, tiempo de aireación, tipo de sustrato y cantidad de sustrato sobre la producción del hongo orellana. Los modelos GAMLSS permiten que el investigador asuma distribuciones estadísticas para la variable respuesta diferentes a la normal y que se puedan modelar todos los parámetros en función de las covariables. Al aplicar GAMLSS a los datos de orellana se encontró que sólo las variables temperatura, tiempo de aireación y tipo de sustrato tienen una influencia significativa en la producción de orellana. En particular, se encontró que a mayor temperatura y tiempo de aireación la producción de orellana aumenta, adicionalmente, se estimó que la producción de orellana se duplica si la siembra se dá en sustrato de higuerilla molido. Los resultados de este artículo sirven para cuantificar los efectos de las variables ambientales en la producción industrial de orellana y para determinar combinaciones óptimas de los factores que maximicen la producción.

The influence of environmental variables on the production of edible mushrooms has been previously documented in the scientic literature. However, all these studies have in common the use of statistical models where the variable production is distributed in a normal way, although it is well known this is not always true. In this paper, we have used the GAMLSS (Generalized Additive Model for Location Scale and Shape) to study the in uence of variables such as humidity, temperature, aeration time, type of substrate and amount of substrate on the production of the Orellana mushroom. GAMLSS allows to assume statistical distributions for the response variable different from normal and enable modeling all parameters according to variables. When applying GAMLSS to the Orellana data, it was found that only the variables temperature, aeration time and type of substrate were influential on the Orellana production. In particular, the analysis revealed that at higher temperatures and aeration times the production of Orellana rises. Additionally, it was estimated that the production of Orellana would double if ground husk were used. The impact of results derived from this investigation can be utilized not just to quantify the effects of environmental variables on the industrial production of Orellana, but also to determine optimal factor combinations to maximize production.