El problema de las correcciones multiespecificas de las...

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SCRS/1995/039 Col.Vol.Sci.Pap. ICCAT, 45 (3) : 116-125 (1996) 116 EL PROBLEMA DE LAS CORRECCIONES MULTIESPECÏFICAS DE LAS CAPTURAS ATUNERAS. APLICACIÔN DE UN MODELO LOG-LINEAL ITERATIVO A LAS CAPTURAS VENEZOLANAS DE SUPERFICIE (1987-93) Gaertnerl, D., J. Marcano 2 , H. Salazar, L. Astudillo 2 1 ORSTOM-HEA, B.P. 5045, 34032 Montpellier Cedex 1, France 2 FONAIAP-CIAPES, Apartado 236, Cumana 6101, Sucre, Venezuela SUMMARY Analysis was carried out on various methods of multi-species correction of annual catches of tunas of the Venezuelan surface fishery, during the 1987-1993 period, and in particular, the application of an iterative log-lineal mode! for partially classified tables. Unlike previous analyses, processing was carried out on available information on species composition by commercial category, since the confusion among species seems to be linked to the size of the fish. In order to carry out this correction, two calculation methods were used. The first considers that the samples are unbiased and, consequent! y, extrapolate the quarterly multi-species composition, within a weight category to the total catch of this category, reported in the logbooks. The second method investigates the possibility of the use of flexible statistical techniques that take into account the parti cul ar variability of the data from the tuna fishery, for the acceptable sampling levels. When the quarterly sampling seems insufficient, substitution matrixes are developed by means of a log-lineal mode! that isolates the year effect (A) for the species effects (E) and category (C), or: Log mxyz = J.l + Ax + Ey + c, + ECY, This mode!, although criticizable statistically, represents a notable improvement in the recon- struction of substitution matrixes. On the other hand, the use of an iterative log-lineal mode!, based on the "Expectation-Maximization" algorithm, allows the reconstruction of catch matrixes by species from more flexible hypotheses on the sampling than in the first case. In spite of sorne precautions in its use, this algorithm seems to be weil adapted to the internai variability of the tuna fishery data. Notwith- standing, the discrepancies observed between the results obtained in this work and the annual estimates by species carried out previously, without considering the stratification by commercial category, em- phasizes the need to evaluate the reliability of this criteria in the landings reported in the logbooks. RESUMÉ Cette étude porte sur les méthodes de correction multispécifiques des captures annuelles de thonidés de la flotte vénézuélienne de surface durant la période 1987-93, et en particulier sur l'application d'un modèle log-linéaire itératif pour des tables partiellement classifiées. A la différence des travaux précédents, l'information disponible a été analysée au niveau de la composition spécifique par catégorie commerciale, étant donné que les confusions entre espèces semblent être liées à la taille des poissons. Deux méthodes de calcul ont été employées. La première considère que les échantillons sont sans biais et, en conséquence, extrapole la composition multispécifique trimestrielle obtenue dans une catégorie commerciale à la capture correspondante dans les livres de bord. La deuxième méthode est basée sur des techniques statistiques flexibles qui prennent en compte la forte variabilité des données de pêche thonière, pour des niveaux d'échantillonnage acceptables. Quand 1' échantillonnage trimestriel apparaît insuffisant, on construit des matrices de substitution à l'aide d'un modèle log-linéaire qui isole 1 'effet année (A) de ceux relatifs à l'espèce (E) et à la catégorie commerciale (C), soit : Log 11\yz = p. + Ax + E,. + C, + ECyz Ce modèle, bien que critiquable sur le plan statistique, représente une notable amélioration pour la construction de matrices de substitution. D'autre part, l'utilisation d'un modèle log-linéaire itératif, basé sur 1 'algorithme "Expectation-Maximization" permet de reconstruire des matrices annuelles de prises par espèce, à partir d'un corps d'hypothèses plus flexible que dans la première méthode. Malgré quelques précautions d'emploi, cet algorithme semble bien adapté à la variabilité interne des données de pêche thonière. Cependant, les différences observées entre les résultats obtenus dans ce travail et les estimations annuelles par espèces faites antérieurement sans la stratification en catégories commerciales met en évidence la nécessité d'évaluer la tiabilité de ce critère dans les déclarations de captures faites dans les livres de bord 116 EL PROBLEMA DE LAS CORRECCIONES MULTIESPECÍFICAS DE LAS CAPTURAS ATUNERAS. APLICACIÓN DE UN MODELO LOG-LINEAL ITERATIVO A LAS CAPTURAS VENEZOLANAS DE SUPERFICIE (1987-93) Gaertnerl, D., J. Marcano 2 , H. Salazar, L. Astudillo 2 1 ORSTOM-HEA, R.P. 5045, 34032 Montpellier Cedex 1, France 2 FONAIAP-CIAPES, Apartado 236, Cumaná 6101, Sucre, Venezuela SUMMARY Analysis was carried out on various methods of multi-species correction of annual catches of tunas of the Venezuelan surface fishery, during the 1987-1993 period, and in particular, the application of an iterative log-lineal model for partially classified tables. Unlike previous analyses, processing was carried out on available information on species composition by commercial category, since the confusion among species seems to be linked to the size ofthe fish. In order to carry out this correction, two calculation methods were used. The first considers that the samples are unbiased and, consequently, extrapolate the quarterly multi-species composition, within a weight category to the total catch of this category, reported in the logbooks. The second method investigates the possibility of the use of flexible statistical techniques that take into account the particular variability of the data from the tuna fishery, for the acceptable sampling levels. When the quarterly sampling seems insufficient, substitution matrixes are developed by means of a log-lineal model that isolates the year effect (A) for the species effects (E) and category (C), or: Log m,y, = Ji + A, + Ey + C, + EC y , 10is model, although criticizable statistically, represents a notable improvement in the recon- struction of substitution matrixes. On the other hand, the use of an iterative log-lineal model, based on the "Expectation-Maximization" algorithm, allows the reconstruction of catch matrixes by species from more flexible hypotheses on the sampling than in the first case. In spite of some precautions in its use, this algorithm seems to be well adapted to the internal variability of the tuna fishery data. Notwith- standing, the discrepancies observed between the results obtained in this work and the annual estimates by species carried out previously, without considering the stratification by commercial category, em- phasizes the need to evaluate the reliability of this criteria in the landings reported in the logbooks. RESUMÉ Cette étude porte sur les méthodes de correction multispécifiques des captures annuelles de thonidés de la flotte vénézuélienne de surface durant la période 1987-93, et en particulier sur I'application d'un modele log-linéaire itératif pour des tables partiellement classifiées. A la différence des travaux précédents, I'information disponible a été analysée au niveau de la composition spécifique par catégorie commerciale, étant donné que les confusions entre especes semblent etre liées 11 la taille des poissons. Deux méthodes de calcul ont été employées. La premiere considere que les échantillons sont sans biais et, en conséquence, extrapole la composition multispécifique trimestrielle obtenue dans une catégorie commerciale 11 la capture correspondante dans les livres de bordo La deuxieme méthode est basée sur des techniques statistiques flexibles qui prennent en compte la forte variabilité des données de peche thoniere, pour des niveaux d' échantillonnage acceptables. Quand l' échantillonnage trimestriel apparait insuffisant, on construit des matrices de substitution 11 l' aide d'un modele log-linéaire qui isole l' effet année (A) de ceux relatifs 11 l' espece (E) et 11 la catégorie commerciale (C), soit : Log Jn",z = JI. + Ax + E, + C, + ECyz Ce modele, bien que critiquable sur le plan statistique, représente une notable amélioration pour la construction de matrices de substitution. D'autre part, l'utilisation d'un modele log-linéaire itératíf, basé sur l' algorithme "Expectation-Maximizatíon" permet de reconstruire des matrices annuelles de prises par espece, 11 partir d'un corps d'hypotheses plus flexible que dans la premiere méthode. Malgré quelques précautions d'emploi, cet algorithme semble bien adapté 11 la variabilité interne des données de peche thoniere. Cependant, les différences observées entre les résultats obtenus dans ce travail et les estimations annuelles par especes faites antérieurement saos la stratification en catégories commerciales met en évidence la nécessité d'évaluer la tiabilité de ce critere dans les déclarations de captures faites dans les livres de bord

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SCRS/1995/039 Col.Vol.Sci.Pap. ICCAT, 45 (3) : 116-125 (1996)

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EL PROBLEMA DE LAS CORRECCIONES MULTIESPECÏFICAS DE LAS CAPTURAS ATUNERAS. APLICACIÔN DE UN MODELO LOG-LINEAL ITERATIVO

A LAS CAPTURAS VENEZOLANAS DE SUPERFICIE (1987-93)

Gaertnerl, D., J. Marcano2, H. Salazar, L. Astudillo2

1 ORSTOM-HEA, B.P. 5045, 34032 Montpellier Cedex 1, France 2 FONAIAP-CIAPES, Apartado 236, Cumana 6101, Sucre, Venezuela

SUMMARY

Analysis was carried out on various methods of multi-species correction of annual catches of tunas of the Venezuelan surface fishery, during the 1987-1993 period, and in particular, the application of an iterative log-lineal mode! for partially classified tables. Unlike previous analyses, processing was carried out on available information on species composition by commercial category, since the confusion among species seems to be linked to the size of the fish. In order to carry out this correction, two calculation methods were used. The first considers that the samples are unbiased and, consequent! y, extrapolate the quarterly multi-species composition, within a weight category to the total catch of this category, reported in the logbooks. The second method investigates the possibility of the use of flexible statistical techniques that take into account the parti cul ar variability of the data from the tuna fishery, for the acceptable sampling levels. When the quarterly sampling seems insufficient, substitution matrixes are developed by means of a log-lineal mode! that isolates the year effect (A) for the species

effects (E) and category (C), or:

Log mxyz = J.l + Ax + Ey + c, + ECY, This mode!, although criticizable statistically, represents a notable improvement in the recon­

struction of substitution matrixes. On the other hand, the use of an iterative log-lineal mode!, based on the "Expectation-Maximization" algorithm, allows the reconstruction of catch matrixes by species from more flexible hypotheses on the sampling than in the first case. In spite of sorne precautions in its use, this algorithm seems to be weil adapted to the internai variability of the tuna fishery data. Notwith­standing, the discrepancies observed between the results obtained in this work and the annual estimates by species carried out previously, without considering the stratification by commercial category, em­phasizes the need to evaluate the reliability of this criteria in the landings reported in the logbooks.

RESUMÉ

Cette étude porte sur les méthodes de correction multispécifiques des captures annuelles de thonidés de la flotte vénézuélienne de surface durant la période 1987-93, et en particulier sur l'application d'un modèle log-linéaire itératif pour des tables partiellement classifiées. A la différence des travaux précédents, l'information disponible a été analysée au niveau de la composition spécifique par catégorie commerciale, étant donné que les confusions entre espèces semblent être liées à la taille des poissons. Deux méthodes de calcul ont été employées. La première considère que les échantillons sont sans biais et, en conséquence, extrapole la composition multispécifique trimestrielle obtenue dans une catégorie commerciale à la capture correspondante dans les livres de bord. La deuxième méthode est basée sur des techniques statistiques flexibles qui prennent en compte la forte variabilité des données de pêche thonière, pour des niveaux d'échantillonnage acceptables. Quand 1' échantillonnage trimestriel apparaît insuffisant, on construit des matrices de substitution à l'aide d'un modèle log-linéaire qui isole 1 'effet année (A) de ceux relatifs à l'espèce (E) et à la catégorie commerciale (C), soit :

Log 11\yz = p. + Ax + E,. + C, + ECyz Ce modèle, bien que critiquable sur le plan statistique, représente une notable amélioration pour la

construction de matrices de substitution. D'autre part, l'utilisation d'un modèle log-linéaire itératif, basé sur 1 'algorithme "Expectation-Maximization" permet de reconstruire des matrices annuelles de prises par espèce, à partir d'un corps d'hypothèses plus flexible que dans la première méthode. Malgré quelques précautions d'emploi, cet algorithme semble bien adapté à la variabilité interne des données de pêche thonière. Cependant, les différences observées entre les résultats obtenus dans ce travail et les estimations annuelles par espèces faites antérieurement sans la stratification en catégories commerciales met en évidence la nécessité d'évaluer la tiabilité de ce critère dans les déclarations de captures faites dans les livres de bord

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EL PROBLEMA DE LAS CORRECCIONES MULTIESPECÍFICAS DE LAS CAPTURASATUNERAS. APLICACIÓN DE UN MODELO LOG-LINEAL ITERATIVO

A LAS CAPTURAS VENEZOLANAS DE SUPERFICIE (1987-93)

Gaertnerl, D., J. Marcano2, H. Salazar, L. Astudillo2

1 ORSTOM-HEA, R.P. 5045, 34032 Montpellier Cedex 1, France2 FONAIAP-CIAPES, Apartado 236, Cumaná 6101, Sucre, Venezuela

SUMMARY

Analysis was carried out on various methods of multi-species correction of annual catches of tunas

of the Venezuelan surface fishery, during the 1987-1993 period, and in particular, the application of

an iterative log-lineal model for partially classified tables. Unlike previous analyses, processing was

carried out on available information on species composition by commercial category, since the

confusion among species seems to be linked to the size ofthe fish. In order to carry out this correction,

two calculation methods were used. The first considers that the samples are unbiased and, consequently,

extrapolate the quarterly multi-species composition, within a weight category to the total catch of this

category, reported in the logbooks. The second method investigates the possibility of the use of flexible

statistical techniques that take into account the particular variability of the data from the tuna fishery,

for the acceptable sampling levels. When the quarterly sampling seems insufficient, substitution

matrixes are developed by means of a log-lineal model that isolates the year effect (A) for the species

effects (E) and category (C), or:

Log m,y, = Ji + A, + Ey + C, + ECy,

10is model, although criticizable statistically, represents a notable improvement in the recon­

struction of substitution matrixes. On the other hand, the use of an iterative log-lineal model, based on

the "Expectation-Maximization" algorithm, allows the reconstruction of catch matrixes by species from

more flexible hypotheses on the sampling than in the first case. In spite of some precautions in its use,

this algorithm seems to be well adapted to the internal variability of the tuna fishery data. Notwith­

standing, the discrepancies observed between the results obtained in this work and the annual estimates

by species carried out previously, without considering the stratification by commercial category, em­

phasizes the need to evaluate the reliability of this criteria in the landings reported in the logbooks.

RESUMÉ

Cette étude porte sur les méthodes de correction multispécifiques des captures annuelles de thonidés

de la flotte vénézuélienne de surface durant la période 1987-93, et en particulier sur I'application d'un

modele log-linéaire itératif pour des tables partiellement classifiées. A la différence des travaux précédents,

I'information disponible a été analysée au niveau de la composition spécifique par catégorie commerciale,

étant donné que les confusions entre especes semblent etre liées 11 la taille des poissons. Deux méthodes de

calcul ont été employées. La premiere considere que les échantillons sont sans biais et, en conséquence,

extrapole la composition multispécifique trimestrielle obtenue dans une catégorie commerciale 11 la capture

correspondante dans les livres de bordo La deuxieme méthode est basée sur des techniques statistiques

flexibles qui prennent en compte la forte variabilité des données de peche thoniere, pour des niveaux

d'échantillonnage acceptables. Quand l'échantillonnage trimestriel apparait insuffisant, on construit des

matrices de substitution 11 l'aide d'un modele log-linéaire qui isole l'effet année (A) de ceux relatifs 11 l' espece

(E) et 11 la catégorie commerciale (C), soit :

Log Jn",z = JI. + Ax + E, + C, + ECyz

Ce modele, bien que critiquable sur le plan statistique, représente une notable amélioration pour la

construction de matrices de substitution. D'autre part, l'utilisation d'un modele log-linéaire itératíf, basé sur

l'algorithme "Expectation-Maximizatíon" permet de reconstruire des matrices annuelles de prises par espece,

11 partir d'un corps d'hypotheses plus flexible que dans la premiere méthode. Malgré quelques précautions

d'emploi, cet algorithme semble bien adapté 11 la variabilité interne des données de peche thoniere.

Cependant, les différences observées entre les résultats obtenus dans ce travail et les estimations annuelles

par especes faites antérieurement saos la stratification en catégories commerciales met en évidence la

nécessité d'évaluer la tiabilité de ce critere dans les déclarations de captures faites dans les livres de bord

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deco

rrec

ción

mul

tiesp

ecíf

ica

dela

sca

ptur

asan

uale

sde

túni

dos

dela

flot

ave

nezo

nala

desu

perf

icie

,du

rant

eel

perí

odo

1987

-199

3,y

enpa

rtic

ular

laap

licac

ión

deun

mod

elo

log-

linea

lite

rativ

opa

rata

blas

parc

ialm

ente

clas

ific

adas

.A

dife

renc

iade

los

trab

ajos

ante

rior

es,

sepr

oces

ó

lain

form

ació

ndi

spon

ible

ani

veld

eco

mpo

sici

ónes

pecí

t1ca

porc

ateg

oría

com

erci

al,

yaqu

ela

sco

nfus

ione

s

entr

ees

peci

espa

rece

nes

tar

muy

ligad

asal

tam

año

delo

spe

ces.

Para

llev

ara

cabo

esta

corr

ecci

ón,

se

util

izar

ondo

sm

étod

osde

cálc

ulo.

El

prim

ero

cons

ider

aqu

elo

sm

uest

reos

son

sin

sesg

osy

en

cons

ecue

ncia

,ex

trap

ola

laco

mpo

sici

ónm

ultie

spec

ífic

atr

imes

tral

,de

ntro

deun

aca

tego

ría

depe

so,

ala

capt

ura

tota

lde

esta

cate

gorí

a,re

port

ada

enla

sbi

táco

ras.

El

segu

ndo

mét

odo

inve

stig

ala

posi

bilid

adde

l

uso

deté

cnic

ases

tadí

stic

asfl

exib

les

que

tom

enen

cuen

tala

vari

abili

dad

part

icul

arde

los

dato

spr

oced

ente

s

dela

pesc

aat

uner

a,pa

ralo

sni

vele

sde

mue

stre

oac

epta

ble.

Cua

ndo

elm

uest

reo

trim

estr

alap

arec

e

insu

ticie

nte,

seel

abor

anm

atri

ces

desu

bstit

ució

npo

rm

edio

deun

mod

elo

log-

linea

lqu

eaí

sla

elef

ecto

año

(A)

delo

sef

ecto

ses

peci

e(E

)y

cate

gorí

a(e

);o

sea:

Est

em

odel

o,au

nque

criti

cabl

ees

tadí

stic

amen

te,

repr

esen

taun

am

ejor

ano

tabl

een

lare

cons

truc

ción

dem

atri

ces

desu

bstit

ució

n.Po

rot

rapa

rte,

elem

pleo

deun

mod

elo

log-

linea

lite

rativ

o,ba

sado

sobr

eel

algo

ritm

o"E

xpec

taci

ón-M

axim

izac

ión"

,pe

rmite

lare

cons

truc

ción

dem

atri

ces

deca

ptur

aspo

res

peci

ea

part

irde

hipó

tesi

sm

asfl

exib

les

sobr

elo

sm

uest

reos

que

enel

prim

erca

so.

Ape

sar

deal

guna

s

prec

auci

ones

deus

o,es

teal

gori

tmo

pare

cees

tar

bien

adap

tado

ala

vari

abili

dad

inte

rna

delo

sda

tos

de

pesc

aat

uner

a.N

oob

stan

te,

las

disc

repa

ncia

sob

serv

adas

entr

elo

sre

sulta

dos

obte

nido

sen

este

trab

ajo

y

las

estim

acio

nes

anua

les

por

espe

cie

real

izad

aspr

evia

men

te,

sin

cons

ider

arla

estr

atif

icac

ión

enca

tego

ría

com

erci

al,

pone

nen

evid

enci

ala

nece

sida

dde

eval

uar

lafi

abili

dad

dees

tecr

iteri

oen

las

decl

arac

ione

s

repo

rtad

asen

las

bitá

cora

s.

117

INT

RO

DU

CC

ION

.

El

prob

le.m

ade

los

sesg

os~u

eex

iste

nen

tre

las

decl

arac

ione

sde

capt

uras

po

res

peci

es,

h~ha

spo

rlo

.scapItan~s

deem

barC

~Cl?

neSa

tune

ras

yla

com

posi

ción

real

dees

tas

capt

uras

ha

sido

obje

tode

vano

ses

tudI

OS.

En

elA

tIan

tIco

este

,se

pued

enci

tar

los

trab

ajos

deC

AY

RE

(198

4)pa

rala

fl~t

aFIS

?de

.PA

LL

AR

ES

(198

4)y

PA

LL

AR

ES

&M

AM

OL

AR

(198

4)pa

ralo

sba

rcos

espa

nole

s;m

asre

cIen

tem

ente

,los

trab

ajos

deP

AG

AV

INO

etal

.,(1

991)

yde

GA

ER

TN

ER

etal

.,(1

992)

,pa

ralo

sba

rcos

vene

zola

nos

enel

Atl

ánti

cooe

ste.

De

esto

ses

tudi

osre

salt

anqu

ees

tos

se.s

gos

son

?ena

tura

leza

com

erci

al(c

onfu

sión

entr

ees

peci

es,

oca

tego

ria

depe

so-e

spec

ies

del

mis

mo

prec

IO)

y/o

mor

fom

étri

co(i

gual

aspe

cto

físi

co).

'

En

,la.z

ona

depe

sca

del.a

~ota

venez~lana

d.e

supe

rfic

ie(M

arC

arib

ey

zona

sad

yace

ntes

del

Atlá

ntIc

ooe

ste)

,las

dos

prtn

Clp

ales

espe

cies

regt

stra

das

enla

sbi

táco

ras

son

elat

únal

eta

amar

illa

'Th

u~us

alba

care

s,Y

FT,

yel

list

ado:

Kat

suw

onus

pela

mis

,SK

J.L

aau

senc

iato

tal

de

vari

a~es

peci

esde

atun

esen

las

mis

mas

bitá

cora

s,a

pesa

rde

que

seso

spec

haba

sus

pres

enci

asen

los

dese

mba

rque

s,fu

~un

od

elo

sm

otiv

ospa

rada

rin

icio

,co

nca

ráct

erde

prio

rida

d,a

unpr

ogra

ma

?em~

estr

eos.mu

ltIe

sp~c

osen

puer

to(G

AE

RT

NE

Ret

al.,

1988

).L

ali

sta

dees

tas

espe

cies

mal

Iden

tific

adas

mcI

uye

el.o

jogo

rdo:

Thu

nnus

obes

us,

BE

T;l

aal

baco

ra:

Th.

alal

unga

,A

LB

,el

atún

alet

ane

gra:

Th.

atIa

ntlC

lIs,

BL

F,

laca

rach

ana:

Aux

issp

.,F

RI)

.

Los

prim

eros

anál

isis

sobr

eel

tem

ase

lim

itab

ana

una

eval

uaci

ónd

ela

mag

nitu

dde

los

sesg

osy

aco

rrec

ione

sm

ulti

espe

cífi

cas

sobr

eel

tota

lde

laca

ptur

a(P

AG

AV

INO

etal

.,op

.ci

t.;G

AE

RT

NE

Ret

al.,

op.

CIt.

).E

lpr

esen

tetr

abaj

oti

ene

dos

obje

tivo

s:

l.P

roce

sarl

ain

form

ació

ndi

spon

ible

aun

aes

cala

más

fina

que

enel

pasa

do;

esde

cir,

alni

vel

de

Page 3: El problema de las correcciones multiespecificas de las ...horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/... · A LAS CAPTURAS VENEZOLANAS DE SUPERFICIE (1987-93) Gaertnerl,

la c

ompo

sici

6n e

spec

ific

a po

r ca

tego

ria

de p

eso

com

erci

al.

2.

Inve

stig

ar l

as p

osib

ilida

des

del

uso

de t

écni

cas

esta

dist

icas

fle

xibl

es q

ue t

omen

en

cuen

ta la

va

riab

ilida

d pa

rtic

ular

de

los

dato

s pr

oced

ente

s de

la

pesc

a at

uner

a.

Par

a ll

evar

a c

abo

este

seg

undo

obj

etiv

o se

tra

tani

de

util

izar

un

mod

ela

Log

-lin

eal,

cuyo

pr

oced

imie

nto

para

eva

luar

el

milx

.imo

de v

eros

imil

itud

de

las

prop

orci

ones

de

cada

esp

ecie

est

a ba

sada

en

el a

lgor

itmo

itera

tivo

"EM

" (E

xpec

tati

on-m

ax.im

izat

ion)

de

DE

MP

ST

ER

et

al.

(197

7).

La

aplic

abili

dad

de e

ste

mét

odo,

en

tern

as d

e bi

olog

ia p

esqu

era,

ha

sido

am

plia

men

te d

escr

ito

por

HO

EN

1G y

HE

ISE

Y (

198

7).

MA

TE

RIA

LE

S Y

ME

TO

DO

S.

Ori

gen

de l

os d

atos

.

El

tipo

de

mue

stre

o re

aliz

ado

en l

os p

uert

os a

tune

ros

del

Ath

intic

o ha

sid

o cl

asif

icad

o co

mo

mue

stre

o a

dos

nive

les

("tw

o-st

age

clus

ter

sam

plin

g")

por

CU

EV

AS

et a

l. (1

994)

. Se

pue

de

cons

ider

ar,

en e

fect

o, q

ue l

as u

nida

des

prim

aria

s de

mue

stre

o so

n lo

s la

nces

(o

las

bode

gas

si n

o se

pue

de i

dent

ific

ar a

los

lanc

es)

y qu

e la

s un

idad

es e

lem

enta

les

de s

egun

do n

ive!

son

los

pece

s.

El

mue

stre

o es

al

azar

en

los

dos

nive

les,

es

deci

r,

que

se h

acen

sin

dis

tinc

i6n

"a p

rior

i" d

e la

es

peci

e , y

a qu

e tie

nen

el d

oble

obj

etiv

o de

eva

luar

par

a ca

da e

spec

ie p

or u

na p

arte

, su

pro

porc

i6n

pond

eral

en

la c

aptu

ra y

por

otr

a pa

rte,

su

estr

uctu

ra d

emog

râ.fi

ca.

Se

util

iza

la l

ongi

tud

pred

orsa

l (L

D 1)

par

a el

ale

ta a

mar

illa

(YF

T)

y el

Ojo

gor

do (

BE

T),

y la

long

itud

a la

hor

quil

la (

LH

), p

ara

Jas

dem

as e

spec

ies.

El

peso

tot

al d

e la

mue

stra

se

calc

ula

po

r m

edio

de

las

dife

rent

es e

cuac

ione

s Jo

ngitu

d-pe

so y

se

extr

apol

a al

pes

o de

la b

odeg

a de

la c

ual

proc

ede.

El

ulti

mo

paso

con

sist

e en

su

mar

las

cap

tura

s po

nder

adas

, o

las

frec

uenc

ias

de t

amaf

i.o p

onde

rada

s, e

n el

est

rato

esp

a­ci

o-te

mpo

ral

que

le c

orre

spon

de.

En

el

caso

de

que

la b

odeg

a m

uest

read

a co

ntie

ne v

aria

s la

nces

, se

pro

med

ia l

a ub

icac

i6n

espa

cio-

tem

pora

l de

est

os l

ance

s o,

seg

lin

el c

aso,

se

da m

as p

eso

esta

dist

ico

a la

inf

orm

aci6

n pr

oced

ente

del

lan

ce m

as i

mpo

rtan

te.

Est

a si

mpl

ific

aci6

n no

per

judi

ca lo

s re

sult

ados

del

pre

sent

e es

tudi

o, y

a qu

e co

mo

ha s

ido

men

cion

ado

ante

rior

men

te,

se u

tili

za u

na s

ola

area

geo

grâ.

fica

y u

n pe

riod

o de

tie

mpo

suf

icie

ntem

ente

am

plio

(el

tri

mes

tre)

.

De

la i

nfor

mac

i6n

repo

rtad

a en

las

bit

acor

as,

se u

tiliz

a la

s ca

ptur

as t

otal

es t

rim

estr

ales

por

ca

tego

rias

de

peso

, ta

i qu

e:

-C

ateg

oria

1,

para

los

ejem

plar

es d

e m

enos

de

3 K

g;

-C

ateg

oria

2,

para

los

ejem

plar

es e

ntre

3 y

15

Kg;

-

Cat

egor

ia 3

, pa

ra lo

s ej

empl

ares

de

mas

de

15 K

g.

En

efec

to, d

ebid

o a

la n

atur

alez

a de

los

sesg

os, e

voca

da e

n la

par

te in

trod

ucto

ria,

es

16gi

co s

upon

er

que

los

erro

res

de i

dent

ific

acio

n de

pend

en d

el p

eso

med

io d

e lo

s pe

ces.

Por

eje

mpl

o, u

n m

al

repo

rte

de l

as c

arac

hana

s (F

RI)

es

fact

ible

en

la c

ateg

oria

1 (

pece

s de

men

os d

e 3

Kg)

, pe

ro a

l co

ntra

rio

tota

lmen

te im

prob

able

en

la c

ateg

oria

3,

etc.

, et

c. C

abe

men

cion

ar q

ue e

ste

ultim

o pa

so

118

es d

istin

to d

el m

étod

o em

plea

do e

n lo

s es

tudi

os a

nter

iore

s a

dond

e lo

s po

rcen

taje

s m

ulti

espe

cifi

cos

se a

plic

aban

a l

a ca

ptur

a to

tal

(sin

dis

tinc

ion

de c

ateg

oria

de

peso

).

Sele

cci6

n de

l es

trat

o es

paci

o-te

mpo

ral

sobr

e el

cua

l se

har

a la

s co

rrec

cion

es.

El

ana.

Jisi

s de

la

vari

abil

idad

esp

acio

-tem

pora

l de

los

mue

stre

os e

n pu

erto

, re

aliz

ado

por

GA

ER

TN

ER

et a

l. (1

992)

, de

mue

stra

la e

xist

enci

a de

una

cie

rta

hete

roge

neid

ad e

ntre

sec

tore

s y

de a

hi,

la d

ific

ulta

d de

est

able

cer

estr

atos

de

igua

l am

plit

ud e

n el

tie

mpo

. N

o ob

stan

te,

debi

do

a la

poc

a ex

tens

ion

de la

zon

a de

pes

ca a

ctua

l (e

ntre

los

10 y

14

grad

os d

e la

titu

d N

orte

, y

entr

e lo

s 55

y 7

0 gr

ados

de

long

itud

Oes

te)

y a

la p

oca

cant

idad

de

mue

stre

os d

ispo

nibl

es,

una

estr

atif

icac

i6n

trim

estr

al,

sin

disc

rim

inac

i6n

de

zona

, pa

rece

un

bu

en

com

prom

iso

(una

es

trat

ific

aci6

n m

as f

ina

impl

icar

ia m

as s

ubst

ituc

i6n

de m

uest

reos

).

En

cons

ecue

ncia

, se

con

serv

ara

este

esp

acio

de

tiem

po,

ya u

tiliz

ado

en l

os e

stud

ios

ante

rior

es,

para

re

cons

trui

r la

s ca

ptur

as e

spec

ific

as d

e la

pes

ca a

tune

ra v

enez

olan

a de

sup

erfi

cie

por

cada

art

e (B

B

y PS

) en

tre

el 1

er tr

imes

tre

de 1

987

y el

4to

trim

estr

e de

199

3. L

as c

aptu

ras

anua

les

son

esti

mad

as

a pa

rtir

de

las

esta

dist

icas

tri

mes

tral

es c

orre

gida

s. E

ste

anal

isis

ha

sido

ext

endi

do e

n un

a se

gund

a fa

se a

198

6; p

ara

la c

ual

se d

ispo

nia

unic

amen

te d

e ca

ptur

as t

otal

es tr

imes

tral

es.

El

mét

odo

de c

alcu

lo.

Dos

mét

odos

de

ca.Jc

ulo

han

sido

util

izad

os.

En

el p

rim

era

de e

llos

se c

onsi

dera

que

tan

to

los

porc

enta

jes

trim

estr

ales

de

cada

esp

ecie

den

tro

de u

na c

ateg

oria

de

peso

( ob

teni

dos

por

el

mue

stre

o) c

o mo

las

prop

orci

ones

de

cada

cat

egor

ia d

e pe

so (

o co

mer

cial

), r

epor

tada

s en

las

bi

taco

ras,

son

sin

ses

gos.

En

cons

ecue

ncia

las

corr

ecci

ones

se

hace

n po

r si

mpl

e pr

oduc

to e

ntre

las

dos

fuen

tes

de in

form

aci6

n (p

orce

ntaj

e to

mad

o po

r la

esp

ecie

"i"

, en

la

com

posi

ci6n

mul

tiesp

ecif

i­ca

de

un t

rim

estr

e, p

or l

a ca

ptur

a to

tal

de l

a ca

tego

ria

de p

eso

"j ",

decl

arad

a en

las

bita

cora

s,

dura

nte

la m

ism

a te

mpo

rada

). L

a un

ica

dife

renc

ia e

ntre

est

e m

étod

o y

las

core

ccio

nes

ante

rior

es

es q

ue a

qui

no s

e ut

iliz

a la

cap

tura

tot

al s

ino

el t

otal

de

la c

aptu

ra d

e un

a ca

tego

ria

de p

eso

(ded

ucid

o de

las

bita

cora

s y

extr

apol

ado

a lo

s de

sem

barq

ues

esti

mad

os).

En

cont

rapa

rtid

a, e

l se

gund

o m

étod

o, b

asad

o so

bre

mod

elas

Log

-lin

eale

s ap

lica

dos

en t

abla

s in

com

plet

as,

cons

erva

un

grad

o de

inc

erti

dum

bre

sobr

e la

s do

s fu

ente

s de

dat

os.

La

poca

ut

iliz

aci6

n de

las

var

iabl

es c

uali

tati

vas

en b

iolo

gia

pesq

uera

hac

e qu

e el

em

pleo

de

los

mod

elas

L

og-l

inea

les

sea

poco

usu

al.

Ade

mas

del

tra

bajo

de

HO

EN

IG &

HE

ISE

Y (

198

7),

cuyo

s ej

empl

os

de u

tiliz

aci6

n va

n de

sde

la e

labo

raci

6n d

e cl

aves

Eda

d-L

ongi

tud,

has

ta la

cla

sifi

caci

6n e

ntre

var

ias

stoc

ks,

se p

uede

cita

r el e

stud

io d

e M

OR

AN

D &

LA

E (

199

2), s

obre

Jas

mod

alid

ades

de

util

izac

i6n

de a

rtes

de

pesc

a ar

tesa

nale

s en

el

Del

ta d

el N

iger

(A

fiic

a) y

el

trab

ajo

de G

AE

RT

NE

R &

M

ED

INA

-GA

ER

TN

ER

(199

2),

sobr

e lo

s ev

enta

s as

ocia

dos

a la

s fa

enas

de

pesc

a de

los

cerq

uero

s ve

nezo

lano

s ( e

spec

ies

asoc

iada

s, l

ance

s en

bla

nco,

etc

.).

El

mét

odo

prec

oniz

ado

por

HO

EN

IG &

HE

ISE

Y (

op.

cit.

) es

ta b

asad

o so

bre

la i

dea

de u

tili

zar

una

prim

era

mat

riz

de r

efer

enci

a en

la

cual

tod

os lo

s el

emen

t os

son

cono

cido

s (e

n nu

estr

o ca

so la

m

atri

z co

nstr

uida

por

los

mue

stre

os tr

imes

tral

es,

con

6 es

peci

es y

3 c

ateg

oria

s-pe

so)

para

con

stru

ir

una

segu

nda

mat

riz

de l

a m

ism

a di

men

sion

(la

mat

riz

real

de

las

capt

uras

por

esp

ecie

y p

or

laco

mpo

sici

ónes

pecí

fica

por

cate

gori

ade

peso

com

erci

al.

2.In

vest

igar

las

posi

bili

dade

sde

lus

ode

técn

icas

esta

dist

icas

flex

ible

squ

eto

men

encu

enta

lava

riab

ilida

dpa

rtic

ular

delo

sda

tos

proc

eden

tes

dela

pesc

aat

uner

a.

Par

all

evar

aca

boes

tese

gund

oob

jeti

vose

trat

ará

deut

iliz

arun

mod

elo

Lag

-lin

eal,

cuyo

proc

edim

ient

opa

raev

alua

rel

máx

imo

deve

rosi

mil

itud

dela

spr

opor

cion

esde

cada

espe

cie

esta

basa

daen

elal

gori

tmo

itera

tivo

"EM

"(E

xpec

tati

on-m

axim

izat

ion)

deD

EM

PS

TE

Ret

al.

(197

7).

La

aplic

abili

dad

dees

tem

étod

o,en

tem

asde

biol

ogía

pesq

uera

,ha

sido

ampl

iam

ente

desc

rito

por

HO

EN

lGy

HE

ISE

Y(1

987)

.

MA

TE

RIA

LE

SY

ME

TO

nO

S.

Ori

gen

delo

sda

tos.

El

tipo

dem

uest

reo

real

izad

oen

los

puer

tos

atun

eros

del

Atl

ánti

coha

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clas

ific

ado

com

om

uest

reo

ado

sni

vele

s("

two-

stag

ecl

uste

rsa

mpl

ing"

)po

rC

UE

VA

Se

lal.

(199

4).

Sepu

ede

cons

ider

ar,

enef

ecto

,qu

ela

sun

idad

espr

imar

ias

dem

uest

reo

son

los

lanc

es(o

las

bode

gas

sino

sepu

ede

iden

tifi

car

alo

sla

nces

)y

que

las

unid

ades

elem

enta

les

dese

gund

oni

vel

son

los

pece

s.E

lm

uest

reo

esal

azar

enlo

sdo

sni

vele

s,es

deci

r,qu

ese

hace

nsi

ndi

stin

ción

"apr

iori

"de

laes

peci

e,ya

que

tiene

nel

dobl

eob

jetiv

ode

eval

uar

para

cada

espe

cie

por

una

part

e,su

prop

orci

ónpo

nder

alen

laca

ptur

ay

poro

tra

part

e,su

estr

uctu

rade

mog

ráfi

ca.

Se

util

iza

lalo

ngit

udpr

edor

sal

(LD

1)pa

rael

alet

aam

arill

a(Y

FT

)y

elO

jogo

rdo

(BE

T),

yla

long

itud

ala

horq

uill

a(L

H),

para

las

dem

áses

peci

es.

El

peso

tota

lde

lam

uest

rase

calc

ula

po

rm

edio

dela

sdi

fere

ntes

ecua

cion

eslo

ngit

ud-p

eso

yse

extr

apol

aal

peso

dela

bode

gade

lacu

alpr

oced

e.E

lúl

tim

opa

soco

nsis

teen

sum

arla

sca

ptur

aspo

nder

adas

,o

las

frec

uenc

ias

deta

mañ

opo

nder

adas

,en

eles

trat

oes

pa­

cio-

tem

pora

lqu

ele

corr

espo

nde.

En

elca

sode

que

labo

dega

mue

stre

ada

cont

iene

vari

osla

nces

,se

prom

edia

laub

icac

ión

espa

cio-

tem

pora

lde

esto

sla

nces

o,se

gún

elca

so,

seda

más

peso

esta

dist

ico

ala

info

rmac

ión

proc

eden

tede

llan

cem

ásim

port

ante

.E

sta

sim

plif

icac

ión

nope

rjud

ica

los

resu

ltad

osde

lpr

esen

tees

tudi

o,ya

que

com

oha

sido

men

cion

ado

ante

rior

men

te,

seut

iliz

aun

aso

laár

eage

ográ

fica

yun

perí

odo

deti

empo

sufi

cien

tem

ente

ampl

io(e

ltr

imes

tre)

.

De

lain

form

ació

nre

port

ada

enla

sbi

táco

ras,

seut

iliza

las

capt

uras

tota

les

trim

estr

ales

por

cate

gorí

asde

peso

,ta

lqu

e:

_C

ateg

oría

1,pa

ralo

sej

empl

ares

dem

enos

de3

Kg;

-C

ateg

oría

2,pa

ralo

sej

empl

ares

entr

e3

y15

Kg;

_C

ateg

oría

3,pa

ralo

sej

empl

ares

dem

ásde

15K

g

En

efec

to,d

ebid

oa

lana

tura

leza

delo

sse

sgos

,evo

cada

enla

part

ein

trod

ucto

ria,

esló

gico

supo

ner

que

los

erro

res

deid

entif

icac

ión

depe

nden

del

peso

med

iode

los

pece

s.P

orej

empl

o,un

mal

repo

rte

dela

sca

rach

anas

(FR

I)es

fact

ible

enla

cate

gorí

al

(pec

esde

men

osde

3K

g),

pero

alco

ntra

rio

tota

lmen

teim

prob

able

enla

cate

gorí

a3,

etc.

,et

c.C

abe

men

cion

arqu

ees

teúl

timo

paso

118

esdi

stin

tode

lmét

odo

empl

eado

enlo

ses

tudi

osan

teri

ores

ado

nde

los

porc

enta

jes

mul

ties

peci

fico

sse

apli

caba

na

laca

ptur

ato

tal

(sin

dist

inci

ónde

cate

gorí

ade

peso

).

Sel

ecci

ónde

les

trat

oes

paci

o-te

mpo

ral

sobr

eel

cual

seha

rála

sco

rrec

cion

es.

Ela

nális

isde

lava

riab

ilid

ades

paci

o-te

mpo

ral

delo

sm

uest

reos

enpu

erto

,re

aliz

ado

por

GA

ER

TN

ER

ela

l.(1

992)

,de

mue

stra

laex

iste

ncia

deun

aci

erta

hete

roge

neid

aden

tre

sect

ores

yde

ahí,

ladi

ficu

ltad

dees

tabl

ecer

estr

atos

deig

ual

ampl

itud

enel

tiem

po.

No

obst

ante

,de

bido

ala

poca

exte

nsió

nde

lazo

nade

pesc

aac

tual

(ent

relo

s10

Y14

grad

osde

lati

tud

Nor

te,

yen

tre

los

55y

70gr

ados

delo

ngit

udO

este

)y

ala

poca

cant

idad

dem

uest

reos

disp

onib

les,

una

estr

atif

icac

ión

trim

estr

al,

sin

disc

rím

inac

ión

dezo

na,

pare

ceun

buen

com

prom

iso

(una

estr

atif

icac

ión

más

fina

impl

icar

iam

ássu

bsti

tuci

ónde

mue

stre

os).

En

cons

ecue

ncia

,se

cons

erva

ráes

tees

paci

ode

tiem

po,

yaut

iliza

doen

los

estu

dios

ante

rior

es,

para

reco

nstr

uir

las

capt

uras

espe

cifi

cas

dela

pesc

aat

uner

ave

nezo

lana

desu

perf

icie

por

cada

arte

(BB

yPS

)en

tre

el1e

rtri

mes

tre

de19

87y

el4t

otr

imes

tre

de19

93.

Las

capt

uras

anua

les

son

esti

mad

asa

part

irde

las

esta

díst

icas

trim

estr

ales

corr

egid

as.

Est

ean

ális

isha

sido

exte

ndid

oen

una

segu

nda

fase

a19

86;

para

lacu

alse

disp

onía

únic

amen

tede

capt

uras

tota

les

trim

estr

ales

.

El

mét

odo

decá

lcul

o.

Dos

mét

odos

decá

lcul

oha

nsi

dout

iliza

dos.

En

elpr

imer

ode

ello

sse

cons

ider

aqu

eta

nto

los

porc

enta

jes

trim

estr

ales

deca

daes

peci

ede

ntro

deun

aca

tego

ría

depe

so(o

bten

idos

por

elm

uest

reo)

com

ola

spr

opor

cion

esde

cada

cate

gorí

ade

peso

(oco

mer

cial

),re

port

adas

enla

sbi

táco

ras,

son

sin

sesg

os.

En

cons

ecue

ncia

las

corr

ecci

ones

seha

cen

por

sim

ple

prod

ucto

entr

ela

sdo

sfu

ente

sde

info

rmac

ión

(por

cent

aje

tom

ado

por

laes

peci

e"i

",en

laco

mpo

sici

ónm

ultie

spec

ífi­

cade

untr

imes

tre,

por

laca

ptur

ato

tal

dela

cate

gorí

ade

peso

"j",

decl

arad

aen

las

bitá

cora

s,du

rant

ela

mis

ma

tem

pora

da).

La

únic

adi

fere

ncia

entr

ees

tem

étod

oy

las

core

ccio

nes

ante

rior

eses

que

aquí

nose

util

iza

laca

ptur

ato

tal

sino

elto

tal

dela

capt

ura

deun

aca

tego

ría

depe

so(d

educ

ido

dela

sbi

táco

ras

yex

trap

olad

oa

los

dese

mba

rque

ses

tim

ados

).

En

cont

rapa

rtid

a,el

segu

ndo

mét

odo,

basa

doso

bre

mod

elos

Log

-lin

eale

sap

lica

dos

enta

blas

inco

mpl

etas

,co

nser

vaun

grad

ode

ince

rtid

umbr

eso

bre

las

dos

fuen

tes

deda

tos.

La

poca

util

izac

ión

dela

sva

riab

les

cual

itat

ivas

enbi

olog

iape

sque

raha

cequ

eel

empl

eode

los

mod

elos

Lag

-lin

eale

sse

apo

cous

ual.

Ade

más

del

trab

ajo

deH

OE

NIG

&H

EIS

EY

(198

7),

cuyo

sej

empl

osde

utili

zaci

ónva

nde

sde

lael

abor

ació

nde

clav

esE

dad-

Lon

gitu

d,ha

sta

lacl

asif

icac

ión

entr

eva

rios

stoc

ks,

sepu

ede

cita

rele

stud

iode

MO

RA

ND

&L

AE

(199

2),

sobr

ela

sm

odal

idad

esde

util

izac

ión

dear

tes

depe

sca

arte

sana

les

enel

Del

tade

lN

iger

(Afi

ica)

yel

trab

ajo

deG

AE

RT

NE

R&

ME

DIN

A-G

AE

RT

NE

R(1

992)

,so

bre

los

even

tos

asoc

iado

sa

las

faen

asde

pesc

ade

los

cerq

uero

sve

nezo

lano

s(e

spec

ies

asoc

iada

s,la

nces

enbl

anco

,et

c.).

El

mét

odo

prec

oniz

ado

por

HO

EN

IG&

HE

ISE

Y(o

p.cil

)es

tába

sado

sobr

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idea

deut

iliz

arun

apr

imer

am

atri

zde

refe

renc

iaen

lacu

alto

dos

los

elem

ento

sso

nco

noci

dos

(en

nues

tro

caso

lam

atri

zco

nstr

uida

por

los

mue

stre

ostr

imes

tral

es,

con

6es

peci

esy

3ca

tego

rías

-pes

o)pa

raco

nstr

uir

una

segu

nda

mat

ríz

dela

mis

ma

dim

ensi

ón(l

am

atri

zre

alde

las

capt

uras

por

espe

cie

ypo

r

Page 4: El problema de las correcciones multiespecificas de las ...horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/... · A LAS CAPTURAS VENEZOLANAS DE SUPERFICIE (1987-93) Gaertnerl,

cate

gori

as).

De

la s

egun

da m

atri

z, s

olo

se c

onoc

e el

vec

tor

linea

, o

sea

las

sum

as d

e la

s ca

ptur

as

de c

acia

cat

egor

ia d

e pe

so r

epor

tada

s en

las

bitl

cora

s (s

in d

istin

ci6n

de

espe

cie,

Cf

los

m,_J

en

el

graf

ico

de a

bajo

}. S

ea:

Mat

riz

t M

atri

z 2

Vec

tor

(obt

enid

a co

n lo

s m

uest

reos

) (a

eval

uar)

So

luci

on

Cat

1 Ca

~ C

at3

I lin

. E

sp.

------

------

------

-----

1 nr

,r nl

J nJ

,J !n

i,·

1

"'' ""

1\3

1 '1.

· 1

, 1

, 6

"'·' ~j

t\i,J

1 "

'··

------

------

------

------

Ico

l U

..t

n!J

n ..... ~

1 n

. ..

Cat

1 C

atj

Cat

3 Il

in.

------

------

------

? ?

? 1

? ?

? ?

1 ?

? ffi

;.; ?

IID;..

? ?

? 1

? ?

? ?

1 ?

? ?

? 1

?

--------------~-----

lllq

m

., m

... ,3

1 m

..

Vec

tor

de la

s ca

ptur

as to

tale

s po

r ca

tego

rias

(c

onoc

ido

desd

e la

s bi

taco

ras)

con

n.,~

If\.

J; 1\

.~I

f\.J

,y

n. .• ~II I

\.i;

(ide

mpa

ram

.).

i j

i j

Est

a es

truc

tura

inîc

ial c

orre

spon

de a

un

mod

elo

Log

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eal a

soci

ado

a un

a ta

bla

de c

ontin

genc

ia

parc

ialm

ente

cla

sific

ada.

P

ara

calc

ular

las

est

irna

cion

es d

el m

itx.im

o de

ver

osim

îlitu

d de

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pr

opor

cion

es e

n la

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nda

mat

riz

(2),

se

empl

e6 e

l alg

oritm

o "E

M"

( exp

ecta

ctio

n-m

axim

îzat

ion}

de

DE

.'\1P

STE

R e

t. al

., (1

977)

.

HO

EN

IG &

HE

ISE

Y (

op.

cit.

) se

fiala

n qu

e el

uso

del

cri

teri

o de

mix

imo

de v

eros

imilî

tud

es

mue

ho m

as f

lexi

ble

que

el c

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rio

de l

os m

inim

os c

uadr

ados

util

izad

o po

r ot

ros

au to

res

(cf

CL

AR

K,

1981

, po

r ej

empl

o}.

En

efec

to,

este

Ulti

mo

supo

ne q

ue l

a m

atri

z 1

de c

lasi

fica

ciôn

es

cono

cida

per

fect

amen

te,

sin

posi

bilid

ad d

e er

rore

s.

At

cont

rari

o, e

l cr

iteri

o de

mâx

imo

de

vero

sim

ilitu

d ad

mite

un

grad

o de

ince

rtid

umbr

e so

bre

todo

s lo

s da

tos.

No

se p

lant

ea la

hip

ôtes

is

que

la d

istr

ibuc

ién

de la

s es

peci

es d

entr

o de

las

cate

gori

as-p

eso

qued

e co

nsta

nte

de u

na rn

atri

z a

la o

tra

(hip

ôtes

is u

tiliz

ada

en e

l otr

o m

étod

o ). A

qui

se s

upon

e U

nica

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te q

ue la

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babi

lidad

de

que

"una

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lada

" de

la e

spec

ie i

cae

en la

cat

egor

ia j

qued

e co

nsta

nte,

o s

ea:

P(j

li) 1 ~ P

(jli

), ;

Est

as p

roba

bîlid

ades

con

dici

onal

es (

prob

abili

dad

de e

star

en

la c

ateg

oria

j, d

ada

la e

spec

ie i

) co

nstit

uyen

las

tasa

s de

das

ific

aci6

n. S

i se

ano

ta aa

._, la

pro

babi

lidad

de

que

una

tone

lada

de

la

mat

riz k

(k=

1,2)

sea

de

la e

spec

ie i,

la p

roba

bilid

ad d

e qu

e un

a to

nela

da d

e la

mat

riz

k pe

rten

ece,

es

ta v

ez,

no s

olam

ente

a la

esp

ecîe

i si

ne ta

mbi

én a

la c

ateg

oria

j, o

sea

:

119

P(i,j

lk) ~ P

(ilj)

* a,

Los

mo_

delo

s L

og-li

neal

es s

on r

elat

ivam

ente

com

para

bles

a u

n A

NO

V A

en

la m

edid

a qu

e se

trat

a de

med

1r e

l ev

entu

al e

fect

o de

un

fact

or e

n té

rmin

os d

e de

svia

cién

al v

alor

pro

rned

io, p

ero

sobr

e un

a ce

l_da

de

una

tabl

a de

con

tinge

ncia

y n

o so

bre

una

vari

able

exp

licad

a (v

er A

GR

EST

I, 1

992;

pa

ra m

as d

etal

les

sobr

e m

odel

es L

og-l

inea

les,

y e

spec

ialm

ente

sob

re lo

s m

odel

es "

Log

it" p

ara

los

aspe

ctes

de

com

para

ci6n

con

el

AN

OV

A).

La

refo

rmul

aci6

n de

esa

est

ruct

ura

bajo

la f

onna

de

un m

odel

o L

og-l

inea

l se

ra:

Log

(Val

or d

e un

a ce

lda i,

j,k)

~ ~ +

E1 +

CJ

+ O

, + (E

*C)"

+ (E

*O},

,,

con:

p. =

gra

n m

edia

; E

, C

, 0

= ef

ecto

s pr

inci

pale

s E

spec

ie,

Cat

egor

ia,

Ori

gen

de l

os p

eces

(m

uest

reos

o c

aptu

ras)

y J

as in

tera

ccio

nes

entr

e 2

fact

ores

de

inte

rés.

En

real

idad

, una

for

mul

aci6

n m

âs a

cord

e co

n la

pre

sent

acî6

n cl

âsic

a de

los

mod

elos

Log

-lin

eale

s se

ria:

Lo

gll

l;jk

=!.

.! +

Â

i E

j C

k O

ij(E

C)+

Àik

(E

O)

con

: L

}.. 1 E

= 0

; L

Ài c

=O

; L

.Àk

0 =

0; I

Àîj

<EC

) =

0; L

Àîk

tE

O)

=0

;

o de

for

ma

abre

viad

a [E

C E

O].

Las

est

imac

ione

s de

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â.xi

mo

de v

eros

imili

tud

son

los

valo

res

de l

os p

arâm

etro

s qu

e m

axim

izan

la

fun

ci6n

, de

yero

sim

ilitu

d (p

or Ja

s cu

ales

la

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abili

dad

de o

bten

er l

os d

ates

obs

erva

dos

es

mâx

ima)

. E

falg

orit

mo

"FM

11 pr

oced

e de

man

era

iter

ativ

a de

mod

o si

guie

nte:

1) In

icia

lizac

i6n.

Se

hac

e un

a es

timac

iôn

prel

imin

ar (i

tera

c:i6

n 0)

de

las

celd

as d

e la

seg

unda

mat

riz,

o s

ea:

tl\i

(O) =

IR.J

* '\]

1 n,

,~,

2) M

axîm

izac

i6n.

Se

pro

cede

, de

ntro

del

cie

lo d

e ite

raci

ones

, a

la fa

se d

e m

axim

izac

i6n

con

el c

âlcu

lo d

el m

âxim

o de

ver

osim

ilitu

d de

P(j/

i} y

de

<\2 (a

;, 1 q

ueda

con

stan

te d

entr

o de

l cie

lo d

e ite

raci

ones

y n

o m

odif

ica

la m

axim

izac

l6n

del

kern

e1 d

el L

og d

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rosi

mU

itud,

raz

On

por

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ual n

o se

rec

alcu

la),

sea

par

a la

iter

aci6

n s:

de a

hi s

e po

dria

max

imiz

ar la

s es

timac

ione

s de

los

Ill;J

(m;J

(.)),

ya q

ue:

111; 3

(,) ~ P

(jli

), *

"'' *

IIL .•

~ P

(jft

) * 1

11;,.

,

pero

com

o lo

ver

emos

en

3) e

ste

paso

no

es n

eces

ario

.

cate

gorí

as).

De

lase

gund

am

atri

z,so

lose

cono

ceel

vect

orlín

ea,

Ose

ala

ssu

mas

dela

sca

ptur

asde

cada

cate

gorí

ade

peso

repo

rtad

asen

las

bitá

cora

s(s

indi

stin

ción

dees

peci

e,C

flo

sff

i¡'J

enel

gráf

ico

deab

ajo)

.Se

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Mat

riz

tM

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z2

Vec

tor

(obt

enid

aco

nlo

sm

uest

reos

)(a

eval

uar)

Sol

udon

Cat

¡Ca

~C

a!3

Ilin

.C

atl

Cat

jC

at3

Ilin

.E

sp.

------

------

------

-----

------

------

------

1n 1

,1n 1

jn l

,3ln

l,_?

??

I?

I?

??

I?

f\.,

f\.¡

f\.3

If\..

?ni

;.;?

1Ul;..

I"

??

?I?

I"

??

?I?

6"<

.'~j

t\i,3

1"<.•

??

?I

?

------

------

------

------

--------------~-----

Ico

ln.

.,n

¡j

n....~

In..•

rn..-.l

114,

m..,3

Im

..

Vec

tor

dela

sca

ptur

asto

tale

spo

rca

tego

rias

(con

ocid

ode

sde

las

bita

cora

s)

con

n.,~If\.j;

f\..~I

f\.j'

Yn..,~II

f\.¡

;(i

dem

para

m.)

.i

ji

j

Est

aes

truc

tura

inic

ial

corr

espo

nde

aun

mod

elo

Log

-lin

eal

asoc

iado

aun

ata

bla

deco

ntin

genc

iapa

rcia

lmen

tecl

asif

icad

a.P

ara

calc

ular

las

esti

mac

ione

sde

lm

áxim

ode

vero

sim

ilit

udde

las

prop

orci

ones

enla

segu

nda

mat

riz

(2).

seem

pleó

elal

gori

tmo

"EM

"(e

xpec

taet

ion-

max

imiz

atio

n)

deD

E.'.

1PST

ER

el.a

l.,(1

977)

.

HO

EN

IG&

HE

ISE

Y(o

p.ci

t.)

seña

lan

que

elus

ode

lcr

iter

iode

máx

imo

de

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ilit

udes

muc

hom

ásfl

exib

lequ

eel

crit

erio

delo

sm

ínim

oscu

adra

dos

util

izad

opo

rot

ros

auto

res

(cf

CL

AR

K,

1981

,po

rej

empl

o).

En

efec

to,

este

últim

osu

pone

que

lam

atri

z1

de

clas

ific

ació

nes

cono

cida

perf

ecta

men

te,

sin

posi

bilid

adde

erro

res.

Al

cont

rari

o,el

crit

erio

dem

áxim

ode

vero

sim

ilitu

dad

mit

eun

grad

od

ein

cert

idum

bre

sobr

eto

dos

los

dato

s.N

ose

plan

tea

lahi

póte

sis

que

ladi

stri

buci

ónd

ela

ses

peci

esde

ntro

dela

sca

tego

rías

-pes

oqu

ede

cons

tant

ede

una

mat

riz

ala

otra

(hip

ótes

isut

iliz

ada

enel

otro

mét

odo)

.A

quí

sesu

pone

únic

amen

tequ

ela

prob

abil

idad

de

que

"una

tone

lada

"d

ela

espe

cie

icae

enla

cate

gori

aj

qued

eco

nsta

nte,

ose

a;

P(j

li),~

P(j

li),

;

Est

aspr

obab

ilid

ades

cond

icio

nale

s(p

roba

bili

dad

dees

tar

enla

cate

gori

aj,

dada

laes

peci

ei)

cons

titu

yen

las

tasa

sd

ecl

asif

icac

ión.

Sise

anot

aa¡¡

.,la

prob

abili

dad

dequ

eun

ato

nela

dad

ela

mat

riz

k(k

=1,

2)se

ade

laes

peci

ei,

lapr

obab

ilid

add

equ

eun

ato

nela

dade

lam

atri

zk

pert

enec

e,es

tave

z,no

sola

men

tea

laes

peci

eis

ino

tam

bién

ala

cate

gori

aj,

ose

a:

119

P(i

,jlk

)~

P(i

lj)*"

"

Los

mo.

delo

sL

og-l

inea

les

son

rela

tiva

men

teco

mpa

rabl

esa

unA

NO

VA

enla

med

ida

que

setr

ata

dem

edIr

elev

entu

alef

ecto

deun

fact

oren

térm

inos

de

desv

iaci

ónal

valo

rpr

omed

io,p

eto

sobr

eun

ace

l,da

deun

ata

bla

deco

ntin

genc

iay

noso

bre

una

vari

able

expl

icad

a(v

erA

GR

ES

TI,

1992

;pa

ram

asde

talle

sso

bre

mod

elos

Log

-lin

eale

s.y

espe

cial

men

teso

bre

los

mod

elos

"Log

it"

para

los

aspe

ctos

de

com

para

ción

con

elA

NO

VA

).

La

refo

rmul

ació

nde

esa

estr

uctu

raba

jola

fonn

ad

eun

mod

elo

Log

-lin

eal

será

;

Log

(Val

orde

una

celd

ai,j,k)~~

+E¡

+C

j+O

,+(P

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+(E

*O}"

.

con:

¡J.=

gran

med

ia;

E,

C,

O=

efec

tos

prin

cipa

les

Esp

ecie

,C

ateg

oria

,O

rige

nde

los

pece

s(m

uest

reos

oca

ptur

as) y

las

inte

racc

ione

sen

tre

2fa

ctor

esd

ein

teré

s.E

nre

alid

ad,u

nafo

nnul

ació

nm

ásac

orde

con

lapr

esen

taci

óncl

ásic

ade

los

mod

elos

Log

-lin

eale

sse

ría:

Lo

glll

;jk=

¡..t+

A¡E

+A

je

+Ak

O+

A¡j

(EC

1+

A¡k

(EO

),

con

:L

AíE

=O;

LA

jc=

O;

¿A

ko

=O;

IA

¡j(E

e)=

0;L

Aik

{EO

)=

0;

ode

form

aab

revi

ada

[EC

EO

).

Las

esti

mac

ione

sde

lm

áxim

od

eve

rosi

mil

itud

son

los

valo

res

delo

spa

rám

etro

squ

em

axim

izan

lafu

nció

n,de

yero

sim

ilit

ud(p

or.l

ascu

ales

lapr

obab

ilid

adde

obte

ner

los

dato

sob

serv

ados

esm

áxim

a).

Efa

lgor

itm

o"F

MJJ

proc

ede

dem

aner

ait

erat

iva

dem

odo

sigu

ient

e:

1)In

icia

lizac

ión.

Se

hace

una

esti

mac

ión

prel

imin

ar(i

tera

ción

ú)

dela

sce

ldas

dela

segu

nda

mat

riz,

ose

a:

tl\¡

(O)=

tR..J

*'\i

In

'J'

2)M

axim

izac

ión.

Se

proc

ede,

dent

rode

lci

clo

deit

erac

ione

s,a

lafa

sede

max

imiz

ació

nco

nel

cálc

ulo

del

máx

imo

deve

rosi

mili

tud

deP

(j/i}

yde

<\2(<

\'1qu

eda

cons

tant

ede

ntro

del

cicl

od

eit

erac

ione

sy

nom

odif

ica

lam

axim

izac

ión

del

kern

elde

lL

ogde

vero

sim

ilit

ud,

razó

np

or

lacu

alno

sere

calc

ula)

,se

apa

rala

iter

ació

ns:

deah

íse

podr

iam

axim

izar

las

esti

mac

ione

sde

los

Ill¡J

(!l1

;j(.

»,ya

que;

pero

com

olo

vere

mos

en3)

este

paso

noes

nece

sari

o.

Page 5: El problema de las correcciones multiespecificas de las ...horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/... · A LAS CAPTURAS VENEZOLANAS DE SUPERFICIE (1987-93) Gaertnerl,

3) E

xpec

taci

6n

En

efe

cto,

par

a qu

e la

sum

a so

bre

las

colu

mna

s de

est

os v

alor

es m

axim

izad

os e

sté

conf

orm

e co

n lo

s da

tos

obse

rvad

os (

los

rn,.)

, se

rea

just

an c

omo:

De

esta

man

era

se p

uede

obt

ener

dir

ecta

men

te II

\j• c

on:

IT\;

'~''

= [P

(j/i)

'""'

' *rn

,,<·>

* m

cJ /

[ ~ {

P(j/i

Y'+

l) *

rn,.'

''}]

1

4) C

alcu

lo d

el k

emel

del

Log

. de

ver

osim

ilit

ud (

L).

Des

pués

de

algu

nas

sim

plif

icac

ione

s (s

e el

imin

an l

os t

érm

inos

con

stan

tes

ya q

ue

no m

odif

ican

los

ca

lcul

os d

e la

fas

e de

max

imiz

aci6

n de

est

e pr

oces

o) e

l ke

mel

del

Lo

g d

e ve

rosi

mil

itud

(pa

rte

de

la f

unci

6n d

e ve

rosi

mil

itud

qu

e es

afe

ctad

a p

or

los

pani

met

ros)

se

lim

ita

a:

L =

:E

:E (

!\;+

Il\;

''''')

* L

og

P(j

/i)'"

''' +

:E I

I\+'..

,''* L

og

11;. 2

'"'''

i j

i E

n el

cas

o de

exi

stir

alg

unas

cel

das

nula

s, p

ara

pode

r ca

lcul

ar lo

s va

lore

s lo

gari

tmic

os,

HO

EN

IG

& H

EIS

EY

(op

. ci

l.)

reco

mie

ndan

agr

egar

un

valo

r de

0.0

001,

a t

odas

ella

s. E

ste

test

se

pued

e ef

ectu

ar a

l ni

ve!

del

paso

2.

5: E

valu

aci6

n.

Se

incr

emen

ta e

l nu

mer

o de

ite

raci

6n S

ta!

qu

e S

=S

+ 1,

si

S=

1, s

e ig

uala

L e

n L

'y s

e re

gres

a en

el

paso

2);

si

S>

1, y

IL

'-LI

>n

ive!

de

tole

ranc

ia,

se c

arga

L e

n L

'y s

e re

gres

a en

2;

si S

> 1,

y I

L'-L

I <

niv

e! d

e to

lera

ncia

, se

par

a el

pro

ceso

de

iter

acio

nes

y se

obt

iene

el

vect

or d

e ca

ptur

as p

or

espe

cie,

sum

ando

las

est

imac

ione

s. d

e la

mat

riz

espe

cie*

cate

gori

as-p

eso.

RE

SU

LT

AD

OS

.

El

prob

lem

a de

las

subs

titu

cion

es.

El

sist

ema

de b

itac

oras

de

la p

esca

atu

nera

ven

ezol

ana

de s

uper

fici

e fu

e in

stal

ado

en 1

987

( GA

ER

TN

ER

et a

l., 1

988)

. A

l ini

cio

se p

erdi

eron

num

ero s

as b

itac

oras

dan

do c

omo

cons

ecue

ncia

la

aus

enci

a de

dat

as p

ara

los

cerq

uero

s en

el

2do

trim

estr

e d

e 19

87.

Par

a su

bsti

tuir

est

e es

trat

o fa

ltan

te,

se p

rom

edia

ron

las

prop

orci

ones

de

cada

cat

egor

ia-p

eso,

rep

orta

das

en l

as b

itac

oras

du

rant

e lo

s 2d

o tr

imes

tres

, de

sde

1988

a 1

993;

est

as p

ropo

rcio

nes

fuer

on e

stim

adas

a 0

,206

, 0,

307

y 0,

487.

Par

a 19

86,

afio

po

r el

cua

l se

dis

poni

a un

icam

ente

de

las

capt

uras

tot

ales

po

r tr

imes

tre,

se

pro

cedi

6 al

mis

mo

tipo

de

esti

mac

i6n

(% m

ij, p

rom

edia

dos

entr

e 19

87 y

199

3).

Po

r ot

ra p

arte

, la

s m

atri

ces

de c

lasi

fica

ci6n

tri

mes

tral

es (1

1;.)

se o

btuv

iero

n p

or

agru

paci

6n d

e lo

s m

uest

reos

mul

ties

peci

fico

s de

cad

a tr

imes

tre

entr

e 19

87 y

199

3 ..

No

obs

tant

e, p

ara

trat

ar d

e el

imin

ar lo

s tr

imes

tres

con

ins

ufic

ient

e in

form

aci6

n, n

o se

con

serv

aron

las

mat

rice

s tr

imes

tral

es c

on

120

men

os

de d

os m

uest

reos

ni

las

mat

rice

s en

las

cua

les

la s

uma

de u

na c

olum

na c

ateg

oria

-pes

o ap

arec

e nu

la.,

cont

rari

amen

te a

lo i

ndic

ado

en la

col

umna

cor

resp

ondi

ente

ext

raid

a de

las

bit

acor

as,

es d

ecir

, cu

ando

n.J

= 0

y m

_.j >

0 (

Tab

. 1)

.

Par

a es

tim

ar l

as m

atri

ces

de s

ubst

ituc

i6n

se r

ecur

ri6

igua

lmen

te a

los

mod

elas

Log

-lin

eale

s (v

er

AG

RE

ST

I, 1

990;

KN

OK

E &

BU

RK

E,

1990

, pa

ra m

as d

etal

les

sobr

e es

te t

ipo

de m

odel

as).

El

pro

gra

ma

OC

T A

(D

AL

LA

L,

1987

), e

mpl

ea e

l al

gori

tmo

de v

eros

imil

itud

de

Dem

ing-

Ste

phan

, ba

sado

sob

re u

na

técn

ica

iter

ativ

a de

aju

ste

prop

orci

onal

( "p

ropo

rtio

nal

iter

ativ

e fi

ttin

g").

Con

ocie

ndo,

a p

rior

i, la

alt

a va

riab

ilid

ad e

ntre

los

fact

ores

inv

oluc

rado

s (a

fios

, ca

tego

rias

, es

peci

es

y su

s re

spec

tiva

s in

tera

ccio

nes)

y,

en a

lgun

os c

asos

, la

po

ca c

anti

dad

de m

uest

reos

po

r es

trat

o, n

o es

nad

a so

rpre

nden

te v

er q

ue p

ocos

mod

elos

Log

-lin

eale

s aj

usta

n lo

s da

tos

de m

aner

a si

gnif

icat

iva

(Tab

. 2)

. E

s im

port

ante

des

taca

r qu

e el

mod

elo

Log

-lin

eal d

e m

as in

teré

s p

ara

el o

bjet

ivo

plan

tead

o (e

stab

lece

r m

atri

ces

de

subs

titu

ci6n

) es

el

mod

elo

qu

e ai

sla

el e

fect

o A

fio

(A)

de l

os d

emas

(E

spec

ie E

y C

ateg

oria

C),

o s

ea [

A,

EC

]:

Lo

g rn

,.,z

=Il

+ A

,+ E

y +

Cz

+ E

Cyz

.

Par

a un

a m

'ëio

r il

ustr

aci6

n de

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etiv

o pl

ante

ado,

se

pued

e ha

cer

el p

aral

elis

mo

con

la c

onst

ituc

i6n

de in

dice

s an

uale

s de

abu

ndan

cia,

a p

arti

r de

var

ios

CP

UE

loc

ales

, co

n el

uso

de

un m

odel

a Ii

neal

ge

nera

l. E

n e

ste

tipo

de

anal

isis

, se

bus

ca u

n co

mpr

omis

o en

tre

el m

ejor

aju

ste,

po

r un

a pa

rte

y un

a fo

rmul

aci6

n m

enos

efi

caz

esta

dist

icam

ente

per

o m

as i

nter

pret

able

, p

or

otr

a pa

rte.

Aqu

i ta

mbi

én

se tr

ata

de u

tili

zar u

n m

odel

a qu

e de

ja e

l ef

ecto

Afi

o si

n in

tera

ccio

nes

con

los

dem

as e

fect

os,

pero

en

est

e ca

so,

para

ela

bora

r m

atri

ces

trim

estr

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mul

ties

peci

fica

sus

cept

ible

s de

sub

stit

uir

la

info

rmac

i6n

falt

ante

en

alg

unos

trim

estr

es.

En

la

tabl

a 2

se n

ota

qu

e es

te m

odel

o es

sig

nifi

cati

vo s

olo

en e

l ca

so d

el 4

to t

rim

estr

e pa

ra l

os

cafi

eros

. E

n a

lgun

os c

asos

hay

qu

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rega

r un

a in

tera

cci6

n (y

a se

a la

inte

racc

i6n

AE

, o

la C

A)

y a

vec

es l

as d

os,

para

ten

er u

n a

just

e sa

tisf

acto

rio

esta

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icam

ente

. N

o o

bsta

nte

dado

que

U e

s pr

opor

cion

al a

N (e

l ta

maf

io t

otal

de

la ta

bla)

, el

uso

de

los

mod

elos

Log

-lin

eale

s so

bre

jueg

os d

e da

tos

impo

rtan

tes

tien

e te

nden

cia

a se

lecc

iona

r un

icam

ente

los

mod

elas

con

muc

has

para

met

ros,

au

n c

uand

o al

guna

s de

las

int

erac

cion

es d

e ni

ve]

supe

rior

tie

nen

poca

sig

nifi

caci

on (

KN

OK

E y

B

UR

KE

,199

0).

Par

a m

édir

el m

'ëio

rarn

ient

o de

aju

ste

de e

stos

mod

elos

mas

com

plet

as (

sup.

), c

on

re

spec

to a

l m

odel

o de

bas

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as.)

, q

ue

es [

A E

C],

se

pued

e ut

iliz

ar l

a es

tadi

stic

a F,

tai

que

:

Est

os a

utor

es c

onsi

dera

n qu

e cu

ando

F s

uper

a 90

%,

el m

odel

a al

tem

ativ

o pu

ede

ser

cons

ider

ado

com

o m

as e

xpli

cati

vo q

ue

el m

odel

a de

bas

e.

Co

n l

a ex

cepc

i6n

del

4to

tri

mes

tre

para

los

ce

rque

ros,

la

obse

rvac

i6n

de l

a U

:ltim

a co

lum

na d

e la

tab

la 2

per

mit

e re

chaz

ar e

sta

hip6

tesi

s;

adem

as,

qu

e es

tos

mod

elas

no

perm

itir

an r

econ

stru

ir la

s m

atri

ces

de s

ubst

ituc

i6n

"ide

ales

" (o

, al

m

enos

, in

depe

ndie

ntes

del

efe

cto

A).

Po

r ot

ro l

ado,

la

vari

abil

idad

int

eran

ual

de lo

s m

uest

reos

es

re

lati

vam

ente

im

port

ante

y n

o se

pue

de d

ecir

que

las

com

posi

cion

es m

ulti

espe

cifi

cas

po

r ca

tego

rias

de

pes

o so

n to

talm

ente

ind

epen

dien

tes

del

fact

or A

fio

(A).

3)E

xpec

taci

ónE

nef

ecto

,pa

raqu

ela

sum

aso

bre

las

colu

mna

sde

esto

sva

lore

sm

axim

izad

oses

téco

nfor

me

con

los

dato

sob

serv

ados

(los

me)

,se

reaj

usta

nco

mo:

De

esta

man

era

sepu

ede

obte

ner

dire

ctam

ente

lI\j

'con

:

IT\j

(~1)

=[P

(j/i)'

''')

*m

,,")

*m

+J

I[~

{P(j

/iY'+

l)*

m,.

"'}]

1

4)C

álcu

lode

lke

rnel

del

Log

.de

vero

sim

ilit

ud(L

).

Des

pués

deal

guna

ssi

mpl

ific

acio

nes

(se

elim

inan

los

térm

inos

cons

tant

esya

qu

eno

mod

ific

anlo

scá

lcul

osd

ela

fase

dem

axim

izac

ión

dees

tepr

oces

o)el

kern

elde

lL

agde

vero

sim

ilit

ud(p

arte

dela

func

ión

de

vero

sim

ilit

udq

ue

esaf

ecta

dap

or

los

pará

met

ros)

seli

mit

aa:

L=

:E:E

(l\¡

+11

\;""»

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og

P(j

/i)''

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:ElI

\.'''

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Lo

ga;.

z""l)

ij

iE

nel

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deex

isti

ral

guna

sce

ldas

nula

s,pa

rapo

der

calc

ular

los

valo

res

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rítm

icos

,H

OE

NIG

&H

EIS

EY

(op.

cit.

)re

com

iend

anag

rega

run

valo

rd

e0.

0001

,a

toda

sel

las.

Est

ete

stse

pued

eef

ectu

aral

nive

lde

lpa

so2.

5:E

valu

ació

n.S

ein

crem

enta

elnú

mer

od

eit

erac

ión

Sta

lq

ue

S=

S+

1,si

S=

I,se

igua

laL

enL

1y

sere

gres

aen

elpa

so2)

;si

S>

1,Y

IL'-L

I>

nive

ld

eto

lera

ncia

,se

carg

aL

en

L'y

sere

gres

aen

2;si

S>

1,Y

IL'-L

I<

nive

ld

eto

lera

ncia

,se

para

elpr

oces

od

eit

erac

ione

sy

seob

tien

eel

vect

orde

capt

uras

po

res

peci

e,su

man

dola

ses

tim

acio

nes

de

lam

atrí

zes

peci

e*ca

tego

rías

-pes

o.

RE

SU

LT

AD

OS

.

El

prob

lem

ad

ela

ssu

bsti

tuci

ones

.

El

sist

ema

de

bitá

cora

sde

lape

sca

atun

era

vene

zola

nad

esu

perf

icie

fue

inst

alad

oen

1987

(GA

ER

TN

ER

ela

l.,19

88).

Ali

nici

ose

perd

iero

nnu

mer

osas

bitá

cora

sda

ndo

com

oco

nsec

uenc

iala

ause

ncia

de

dato

spa

ralo

sce

rque

ros

enel

2do

trim

estr

ed

e19

87.

Par

asu

bsti

tuir

este

estr

ato

falt

ante

,se

prom

edia

ron

las

prop

orci

ones

de

cada

cate

gorí

a-pe

so,

repo

rtad

asen

las

bitá

cora

sdu

rant

elo

s2d

otr

imes

tres

,de

sde

1988

a19

93;

esta

spr

opor

cion

esfu

eron

esti

mad

asa

0,2

06

,0,3

07

Y0,

487.

Par

a19

86,

año

po

rel

cual

sedi

spon

iaun

icam

ente

dela

sca

ptur

asto

tale

sp

or

trim

estr

e,se

proc

edió

alm

ism

oti

pod

ees

tim

ació

n(%

mij,

prom

edia

dos

entr

e19

87y

1993

).

Po

rot

rapa

rte,

las

mat

rice

sde

clas

ific

ació

ntr

imes

tral

es(1

1;)

seob

tuvi

eron

po

rag

rupa

ción

delo

sm

uest

reos

mul

ties

peci

fico

sde

cada

trim

estr

een

tre

1987

y19

93..

No

obst

ante

,pa

ratr

atar

deel

imin

arlo

str

imes

tres

con

insu

fici

ente

info

rmac

ión,

nose

cons

erva

ron

las

mat

rice

str

ímes

tral

esco

n

120

men

os

de

dos

mue

stre

osni

las

mat

rice

sen

las

cual

esla

sum

ad

eun

aco

lum

naca

tego

ría-

peso

apar

ece

nula

,co

ntra

riam

ente

alo

indi

cado

enla

colu

mna

corr

espo

ndie

nte

extr

aida

dela

sbi

táco

ras,

esde

cir,

cuan

don_

j=

OY

m_.

j>O

(Tab

.1)

.

Par

aes

tim

arla

sm

atri

ces

de

subs

titu

ción

sere

curr

ióig

ualm

ente

alo

sm

odel

osL

ag-l

inea

les

(ver

AG

RE

ST

I,19

90;

KN

OK

E&

BU

RK

E,

1990

,pa

ram

ásde

tall

esso

bre

este

tipo

dem

odel

os).

El

pro

gra

ma

OC

TA

(DA

LL

AL

,19

87),

empl

eael

algo

ritm

od

eve

rosi

mil

itud

de

Dem

ing-

Ste

phan

,ba

sado

sobr

eun

até

cnic

ait

erat

iva

de

ajus

tepr

opor

cion

al("

prop

orti

onal

iter

ativ

efi

ttin

g").

Con

ocie

ndo,

apr

iori

,la

alta

vari

abil

idad

entr

elo

sfa

ctor

esin

volu

crad

os(a

ños,

cate

gori

as,

espe

cies

ysu

sre

spec

tiva

sin

tera

ccio

nes)

y,en

algu

nos

caso

s,la

po

caca

ntid

adde

mue

stre

osp

or

estr

ato,

noes

nada

sorp

rend

ente

ver

que

poco

sm

odel

osL

og-l

inea

les

ajus

tan

los

dato

sd

em

aner

asi

gnif

icat

iva

(Tab

.2)

.E

sim

port

ante

dest

acar

que

elm

odel

oL

ag-l

inea

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más

inte

rés

par

ael

obje

tivo

plan

tead

o(e

stab

lece

rm

atri

ces

de

subs

titu

ción

)es

elm

odel

oq

ue

aisl

ael

efec

toA

ño(A

)de

los

dem

ás(E

spec

ieE

yC

ateg

oría

C),

ose

a[A

,E

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Par

aun

am

<eio

rilu

stra

ción

delo

bjet

ivo

plan

tead

o,se

pued

eha

cer

elpa

rale

lism

oco

nla

cons

titu

ción

dein

dice

san

uale

sde

abun

danc

ia,

apa

rtir

de

vari

osC

PU

Elo

cale

s,co

nel

uso

de

unm

odel

oli

neal

gene

ral.

En

este

tipo

de

anál

isis

,se

busc

aun

com

prom

iso

entr

eel

mej

oraj

uste

,p

or

una

part

ey

una

form

ulac

ión

men

osef

icaz

esta

díst

icam

ente

pero

más

inte

rpre

tabl

e,p

or

otr

apa

rte.

Aqu

íta

mbi

énse

trat

ade

util

izar

unm

odel

oqu

ede

jael

efec

toA

ño

sin

inte

racc

ione

sco

nlo

sde

más

efec

tos,

pero

enes

teca

so,

para

elab

orar

mat

rice

str

imes

tral

esm

ulti

espe

cífi

casu

scep

tibl

esd

esu

bsti

tuir

lain

form

ació

nfa

ltan

teen

algu

nos

trim

estr

es.

En

lata

bla

2se

nota

qu

ees

tem

odel

oes

sign

ific

ativ

osó

loen

elca

sode

l4

totr

imes

tre

para

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cañe

ros.

En

algu

nos

caso

sha

yq

ue

agre

gar

una

inte

racc

ión

(ya

sea

lain

tera

cció

nA

E,

ola

CA

)y

av

eces

las

dos,

para

ten

eru

naj

uste

sati

sfac

tori

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tadí

stic

amen

te.

No

obst

ante

dado

que

Ues

prop

orci

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aN

(el

tam

año

tota

lde

lata

bla)

,el

uso

de

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mod

elos

Log

-lin

eale

sso

bre

jueg

osd

eda

tos

impo

rtan

tes

tien

ete

nden

cia

ase

lecc

iona

rún

icam

ente

los

mod

elos

con

muc

hos

pará

met

ros,

aun

cuan

doal

guna

sd

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nes

deni

vel

supe

rior

tien

enpo

casi

gnif

icac

íon

(KN

OK

Ey

BU

RK

E,1

990)

.P

ara

méd

irel

m'<

iora

rnie

nto

deaj

uste

de

esto

sm

odel

osm

asco

mpl

etos

(sup

.),

con

resp

ecto

alm

odel

od

eba

se(b

as.)

,q

ue

es[A

EC

],se

pued

eut

iliz

arla

esta

díst

ica

F,ta

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e:

Est

osau

tore

sco

nsid

eran

que

cuan

doF

supe

ra90

%,

elm

odel

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tern

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opu

ede

ser

cons

ider

ado

com

om

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plic

ativ

oq

ue

elm

odel

od

eba

se.

Co

nla

exce

pció

nde

l4

totr

imes

tre

para

los

cerq

uero

s,la

obse

rvac

ión

de

laúl

tim

aco

lum

nade

lata

bla

2pe

rmit

ere

chaz

ares

tahi

póte

sis;

adem

as,

qu

ees

tos

mod

elos

nope

rmit

iran

reco

nstr

uir

las

mat

rice

sd

esu

bsti

tuci

ón"i

deal

es"

(o,

alm

enos

,in

depe

ndie

ntes

del

efec

toA

).P

or

otro

lado

,la

varí

abil

idad

inte

ranu

ald

elo

sm

uest

reos

esre

lati

vam

ente

impo

rtan

tey

nose

pued

ede

cir

que

las

com

posi

cion

esm

ulti

espe

cifi

cas

po

rca

tego

rías

de

peso

son

tota

lmen

tein

depe

ndie

ntes

del

fact

orA

ño(A

).

Page 6: El problema de las correcciones multiespecificas de las ...horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/... · A LAS CAPTURAS VENEZOLANAS DE SUPERFICIE (1987-93) Gaertnerl,

A p

esar

de

su li

mita

ci6n

des

de u

n pu

nto

de v

ista

mer

arne

nte

esta

dist

ico,

las

est

imac

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s ob

teni

das

con

el m

odel

a [A

EC

] no

est

an t

an a

leja

das

de l

os v

al o

res

obse

rvad

os.

Par

a da

r un

eje

mpl

o, e

n la

ta

bla

3 se

cal

cula

ron

las

esti

mac

ione

s de

est

e m

odel

a pa

ra la

s es

tadi

stic

as d

e lo

s ce

rque

ros

en e

l 4t

o tr

imes

tre

entr

e 19

87 y

199

3. L

os v

al o

res

esti

mad

os s

e ob

tuvi

eron

a p

arti

r de

los

par

amet

ros

esti

mad

os s

obre

los

efec

tos

E,

C y

EC

; o

sea:

ll'ly

z =

e

(M <

E

y c

Cz

'E C

yz)

Si s

e co

nsid

era

que

el o

bjet

ivo

a es

te n

ive!

del

est

udio

es

unic

amen

te r

econ

stru

ir m

atri

ces

de

subs

tituc

i6n,

se

pued

e ob

serv

ar q

ue la

s es

timac

ione

s pa

ra c

ada

espe

cie-

cate

gori

a so

n m

uy c

erca

nas

a lo

s va

lore

s ob

serv

ados

; co

n la

exc

epci

6n,

quiz

as,

de l

os p

eque

fios

list

ados

, cu

ya p

ropo

rci6

n ca

si

siem

pre

es s

obre

stim

ada

por

el m

odel

a L

og-l

inea

l. E

l he

cho

de q

ue e

l m

al a

just

e de

una

sol

a ce

lda

perj

udic

a el

aju

ste

glob

al d

e un

a ta

bla

mul

tifa

ctor

ial

es f

acil

de r

esol

ver

desd

e un

pun

to d

e vi

sta

técn

ico.

En

efe

cto,

en

esta

situ

aci6

n se

rec

omie

nda

excl

uir

del

ajus

te a

est

a ce

lda

(cuy

a es

tim

aci6

n pu

ede

hace

rse

por

med

io d

e un

pro

med

io s

enci

llo)

y r

eaju

star

la

tabl

a co

n el

mis

mo

mod

ela

(AG

RE

ST

I, 1

990)

. O

tra

mej

ora

posi

ble

es la

de

"fija

r" l

as c

elda

s co

rres

pond

ient

es a

los

cas

os d

e "c

eros

est

ruct

ural

es"

(por

eje

mpl

o, n

unca

se

van

a ob

serv

ar c

arac

hana

s de

mas

de

15 k

g).

Aun

que,

co

mo

se p

uede

not

ar e

n la

tabl

a 3,

est

e U

ltim

o pr

oble

ma

no a

fect

a la

s es

tim

acio

nes

de la

s ce

ldas

, el

hec

ho d

e to

mar

en

cuen

ta u

nos

"cer

os e

stru

ctur

ales

" re

duci

ria

el n

umer

o de

par

amet

ros

a ev

alua

r y

opti

miz

aria

los

tiem

pos

de c

âlcu

lo.

En

con

secu

enci

a,

hem

os c

onsi

dera

do q

ue e

ste

mod

ela,

au

nque

cri

tica

ble

esta

dist

icar

nent

e,

repr

esen

ta u

na m

ejor

a no

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e pa

ra la

rec

onst

ituc

i6n

de m

atri

ces

de s

ubst

ituc

i6n

( com

para

tiva

­m

ente

a u

n pr

omed

io s

enci

llo d

e la

s pr

opor

cion

es o

bser

vada

s en

cad

a tr

imes

tre,

en

cada

cat

egor

ia).

E

stas

pro

porc

ione

s es

tim

adas

son

dad

as e

n la

tab

la 4

.

Com

para

ci6n

ent

re l

as t

écni

cas

basa

das

en e

l al

gori

tmo

Log

-lin

eal

iter

ativ

o y

la c

orre

cci6

n po

r aj

uste

pro

porc

iona

l di

rect

o (e

n ca

da c

ateg

oria

).

El a

nalis

is c

ompa

rativ

o en

tre

las

capt

uras

anu

ales

de

Ven

ezue

la,

repo

rtad

as p

or e

l si

stem

a de

cor

recc

i6n

glob

al (

info

rmac

i6n

util

izad

a ac

tual

men

te e

n lo

s "D

ata

Rec

ords

") y

cor

regi

das

de

man

era

senc

illa

(a p

arti

r de

las

prop

orci

ones

de

cada

esp

ecie

en

cada

cat

egor

ia d

e pe

so)

o co

n el

m

étod

o "E

-M",

apa

rece

en

la t

abla

5.

Si s

e co

nsid

era

el c

aso

de la

s do

s es

peci

es p

rinc

ipal

es:

el a

leta

am

aril

la y

ell

ista

do (

fig.

1)

se n

ota

que

la in

trod

ucci

6n d

el s

iste

ma

de p

onde

raci

6n "

cate

gori

a-pe

so"

conl

leva

a u

na s

ubes

tim

aci6

n de

l pr

imer

a y

una

sobr

estim

aci6

n de

l se

gund

o, c

on r

espe

cta

a la

s es

tim

acio

nes

resp

ecti

vas

hech

as b

ajo

el a

nter

ior

sist

ema

de la

s "c

orre

cion

es g

loba

les"

(si

n la

s ca

tego

rias

com

erci

ales

). E

sta

disc

repa

ncia

es

mas

niti

da c

uand

o se

em

plea

el a

lgor

itmo

E-M

. E

s po

sibl

e qu

e el

uso

mas

fre

cuen

te d

e m

atri

ces

de s

ubst

ituc

i6n

(hem

os v

isto

que

el

mod

ela

Log

-lin

eal

[A C

E]

tien

e te

nden

cia

a so

bres

tim

ar lo

s pe

quei

ios

SKJ)

y/o

la

falla

de

la h

ip6t

esis

: P(

j/i),

= P

(j/i

h pa

ra a

lgun

os t

rim

estr

es,

podr

ia e

xpli

car

que

los

sesg

os s

ean

mas

mar

cado

s en

el

segu

ndo

mét

odo.

121

DIS

CU

SIO

N

Aun

que

real

izad

o so

bre

una

tem

pora

da m

uy b

reve

(en

tre

fine

s de

198

7 y

prin

cipi

o de

19

89)

el p

rim

er a

nitli

sis

sobr

e la

s di

scre

panc

ias

entr

e lo

s m

uest

reos

mul

ties

peci

fico

s y

Jas

capt

uras

an

otad

as e

n la

s bi

taco

ras,

pla

ntea

no

sola

men

te la

pro

babl

e de

clar

aci6

n de

esp

ecie

s m

enor

es (

en

peso

o e

n va

lor

com

erci

al,

com

o el

ale

ta n

egra

y l

as c

arac

hana

s) c

omo

list

ado

(Kat

suw

onus

pe

lam

is, S

KJ)

, pe

ro ta

rnbi

én r

epor

ta u

na p

orci

6n d

e at

ûn a

leta

arn

arill

a (T

h. a

lbac

ares

, Y

FT

) ca

mo

list

ado

(PA

GA

VIN

O e

t al.,

199

1)

El

anal

isis

des

crit

o po

r G

AE

RT

NE

R e

t al.

(199

2) c

onfi

rma

esta

hip

6tes

is y

pro

pane

una

s co

rrec

ione

s pa

ra lo

s da

tos

de lo

s an

os 1

988,

198

9 y

1990

.

El p

re~nte e

stud

io ti

ene

un e

nfoq

ue d

isti

nto

y tr

ata

de e

stim

ar e

l pr

oble

ma

del

uso

de la

cat

egor

ia

com

erct

al c

omo

fact

or d

e po

nder

aci6

n de

las

capt

uras

mul

ties

peci

fica

.

A l

a vi

sta

de e

stos

res

ulta

dos

se p

uede

con

clui

r qu

e el

hec

ho d

e po

nder

ar,

o no

, la

com

posi

ci6n

m

ulti

espe

cifi

ca a

l ni

ve)

de l

as p

ropo

rcio

nes

tom

adas

por

las

cat

egor

ias

de p

eces

"pe

quei

ios,

m

edia

nos

y gr

ande

s" e

n la

s bi

taco

ras,

tie

ne u

na g

ran

infl

uenc

ia s

obre

el

resu

ltad

o fin

al;

quiz

as

may

or q

ue e

l he

cho

de c

onse

rvar

, o

no,

una

vari

abil

idad

en

las

m

atri

ces

mul

ties

peci

fica

s tr

imes

tral

es.

Par

a la

s ~e

sque

rias

de

gran

var

iabi

lidad

, co

ma

es e

l cas

a de

la p

esca

atu

nera

, el

em

pleo

de

este

ti p

o de

alg

ontm

o, b

asad

o en

el

crit

eria

de

vero

sim

ilit

ud,

es d

e gr

an in

teré

s ya

que

per

mit

e co

nser

var

un g

rado

de

ince

rtid

umbr

e so

bre

la m

atri

z de

cla

sifi

caci

6n (

mue

stre

os m

ulti

espe

cifi

cos

en n

uest

ro

casa

). E

n ef

ecto

, es

evid

ente

que

par

a lo

s ni

vele

s de

mue

stre

o "t

écni

cam

ente

ace

ptab

les"

, la

pes

ca

atun

era

ha s

ido

siem

pre

cara

cter

izad

a po

r su

alt

a va

riab

ilid

ad.

En

con

secu

enci

a, l

a in

tegr

aci6

n de

es

te c

once

pto

de v

aria

bili

dad

dent

ro d

e lo

s m

étod

os e

stad

isti

cos

que

perr

nite

n ha

cer

la i

nfer

enci

a en

tre

el m

uest

reo

y la

pob

laci

6n,

apar

ece

com

o un

a te

ntat

iva

a pr

omov

erlo

. N

o ob

stan

te,

el u

so

de e

ste

algo

ritm

o ne

cesi

ta s

er u

sado

co

n ca

utel

a y

tom

ar e

n co

nsid

erac

i6n

las

sigu

ient

es

reco

men

daci

ones

:

En

el c

aso

de la

aus

enci

a de

una

esp

ecie

en

la m

atri

z tr

imes

tral

es

reco

men

dabl

e el

imin

ar e

sa l

inea

de

la

mat

riz

corr

espo

ndie

nte,

par

a ac

eler

ar l

a co

nver

genc

ia y

mej

orar

la

prec

isio

n de

las

dem

its

esti

mac

ione

s.

Es

nece

sari

o ag

rega

r un

cri

teri

a de

sal

ida

del

proc

edim

ient

o it

erat

ivo,

en

la p

arte

"5.

Eva

luac

i6n"

de

l al

gori

tmo

E-M

(C

f M

ater

ial

y m

étod

o),

cuan

do L

"1 >

L'.

Es

posi

ble,

en

efec

to,

que

a pe

sar

de a

lcan

zar u

n m

inim

a, e

l alg

oritm

o co

ntin

ue la

bus

qued

a de

l cr

iter

ia d

e co

nver

genc

ia.

Par

a il

ustr

ar

este

pun

to,

en l

a fi

gura

2 s

e ha

rep

rese

ntad

o la

evo

luci

6n d

e1lo

gari

tmo

de v

eros

imil

itud

"L

" en

fu

nci6

n de

l nu

mer

o de

ite

raci

6n "

S",

a p

arti

r de

los

dat

as p

ubli

cado

s, p

.242

, po

r H

OE

N1G

&

HE

ISE

Y (

198

7).

Se

pued

e ve

r qu

e a

pesa

r de

alc

anza

r un

min

ima

a S

=33

, el

alg

orit

mo

cont

inua

su

bus

qued

a ha

sta

alca

nzar

una

con

verg

enci

a a

S= 1

83.

En

este

trab

ajo,

el

hech

o de

uti

liza

r un

icam

ente

el

crit

eria

de

busq

ueda

de

la c

onve

rgen

cia

([L

'-L[

< n

ive!

de

tole

ranc

ia)

cond

ucia

, a

vece

s, a

sol

ucio

nes

tota

lmen

te i

rrea

les.

Par

a da

r un

eje

mpl

o, u

n bu

en a

just

e ap

aren

te (

los

val o

res

resi

dual

es e

stab

an c

erca

de

cero

) po

dria

dar

est

imac

ione

s su

peri

ores

en

una

espe

cie

poco

rep

rese

ntad

a en

el

mue

stre

o y

al c

ontr

ario

sub

esti

mar

una

esp

ecie

pr

esen

te e

n la

s 3

cate

gori

as d

e pe

so m

uest

read

as.

Par

a qu

e la

s co

ndic

ione

s de

uso

"ra

zona

ble"

de

este

alg

oritm

o se

an ll

enad

as,

en e

l fut

uro

seri

a im

port

ante

lim

itar

se a

los

cas

os e

n lo

s cu

ales

los

n

. +.

J

Ape

sard

esu

linút

ació

nde

sde

unpu

nto

devi

sta

mer

amen

tees

tadí

stic

o,la

ses

tim

acio

nes

obte

nida

sco

nel

mod

elo

[AE

C]

noes

tán

tan

alej

adas

delo

sva

lore

sob

serv

ados

Par

ada

run

ejem

plo,

enla

tabl

a3

seca

lcul

aron

las

esti

mac

ione

sde

este

mod

elo

para

las

esta

díst

icas

de

los

cerq

uero

sen

el4t

otr

imes

tre

entr

e19

87y

1993

.L

osva

lore

ses

tim

ados

seob

tuvi

eron

apa

rtir

delo

spa

rám

etro

ses

tim

ados

sobr

elo

sef

ecto

sE

,C

yE

C;

ose

a:

l1\z

=e

(M+

Ey

+C

z+

EC

yz)

Sise

cons

ider

aqu

eel

obje

tivo

aes

teni

vel

del

estu

dio

esún

icam

ente

reco

nstr

uir

mat

rice

sde

subs

tituc

ión,

sepu

ede

obse

rvar

que

las

esti

mac

ione

spa

raca

daes

peci

e-ca

tego

ría

son

muy

cerc

anas

alo

sva

lore

sob

serv

ados

;co

nla

exce

pció

n,qu

izás

,de

los

pequ

eños

list

ados

,cu

yapr

opor

ción

casi

siem

pre

esso

bres

timad

apo

rel

mod

elo

Log

-lin

eal.

El

hech

ode

que

elm

alaj

uste

deun

aso

lace

lda

perj

udic

ael

ajus

tegl

obal

deun

ata

bla

mul

tifa

ctor

ial

esfa

cil

de

reso

lver

desd

eun

punt

ode

vist

até

cnic

o.E

nef

ecto

,en

esta

situ

ació

nse

reco

mie

nda

excl

uir

del

ajus

tea

esta

celd

a(c

uya

esti

mac

ión

pu

ede

hace

rse

por

med

iode

un

prom

edio

senc

illo

)y

reaj

usta

rla

tabl

aco

nel

mis

mo

mod

elo

(AG

RE

ST

I,19

90).

Otr

am

ejor

apo

sibl

ees

lade

"fija

r"la

sce

ldas

corr

espo

ndie

ntes

alo

sca

sos

de"c

eros

estr

uctu

rale

s"(p

orej

empl

o,nu

nca

seva

na

obse

rvar

cara

chan

asde

mas

de15

kg).

Aun

que,

com

ose

pued

eno

tar

enla

tabl

a3,

este

últi

mo

prob

lem

ano

afec

tala

ses

tim

acio

nes

dela

sce

ldas

,el

hech

ode

tom

aren

cuen

taun

os"c

eros

estr

uctu

rale

s"re

duci

ría

elnú

mer

ode

pará

met

ros

aev

alua

ry

opti

miz

aría

los

tiem

pos

decá

lcul

o.

En

cons

ecue

ncia

,he

mos

cons

ider

ado

que

este

mod

elo,

aunq

uecr

itic

able

esta

díst

icam

ente

,re

pres

enta

una

mej

ora

nota

ble

para

lare

cons

titu

ción

dem

atri

ces

desu

bsti

tuci

ón(c

ompa

rati

va­

men

tea

unpr

omed

íose

ncill

ode

las

prop

orci

ones

obse

rvad

asen

cada

trim

estr

e,en

cada

cate

gori

a).

Est

aspr

opor

cion

eses

tim

adas

son

dada

sen

lata

bla

4.

Com

para

ción

entr

ela

sté

cnic

asba

sada

sen

elal

gori

tmo

Lag

-lin

eal

iter

atív

oy

laco

rrec

ción

por

ajus

tepr

opor

cion

aldi

rect

o(e

nca

daca

tego

rial

.

El

anál

isis

com

para

tivo

entr

ela

sca

ptur

asan

uale

sde

Ven

ezue

la,

repo

rtad

asp

or

elsi

stem

ade

corr

ecci

óngl

obal

(inf

orm

ació

nut

iliz

ada

actu

alm

ente

enlo

s"D

ata

Rec

ords

")y

corr

egid

asde

man

era

senc

illa

(apa

rtir

dela

spr

opor

cion

esde

cada

espe

cie

enca

daca

tego

ría

de

peso

)o

con

elm

étod

o"E

-M",

apar

ece

enla

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a5.

Sise

cons

ider

ael

caso

dela

sdo

ses

peci

espr

inci

pale

s:el

alet

aam

aríl

lay

elli

stad

o(f

ig.

1)se

nota

que

lain

trod

ucci

ónde

lsi

stem

ade

pond

erac

ión

"cat

egor

ía-p

eso"

conl

leva

aun

asu

best

imac

ión

del

prim

ero

yun

aso

bres

timac

ión

del

segu

ndo,

con

resp

ecto

ala

ses

tim

acio

nes

resp

ecti

vas

hech

asba

joel

ante

rior

sist

ema

dela

s"c

orre

cion

esgl

obal

es"

(sin

las

cate

gori

asco

mer

cial

es).

Est

adi

scre

panc

iaes

más

nitid

acu

ando

seem

plea

elal

gori

tmo

E-M

.E

spo

sibl

equ

eel

uso

más

frec

uent

ede

mat

rice

sde

subs

titu

ción

(hem

osvi

sto

que

elm

odel

oL

og-l

inea

l[A

CE

]ti

ene

tend

enci

aa

sobr

esti

mar

los

pequ

eños

SK

J)y/

ola

falla

dela

hipó

tesi

s:PO

li),

=P(

j/i)2

para

algu

nos

trim

estr

es,

podr

íaex

plic

arqu

elo

sse

sgos

sean

más

mar

cado

sen

else

gund

om

étod

o.

121

DIS

CU

SIO

N

Aun

que

real

izad

oso

bre

una

tem

pora

dam

uybr

eve

(ent

refi

nes

de19

87y

prin

cipi

ode

1989

)el

prim

eran

ális

isso

bre

las

disc

repa

ncia

sen

tre

los

mue

stre

osm

uIti

espe

cífi

cos

yla

sca

ptur

asan

otad

asen

las

bitá

cora

s,pl

ante

ano

sola

men

tela

prob

able

decl

arac

ión

dees

peci

esm

enor

es(e

npe

soo

enva

lor

com

erci

al,

com

oel

alet

ane

gra

yla

sca

rach

anas

)co

mo

list

ado

(Kat

suw

onus

pela

mis

,SK

J),

pero

tam

bién

repo

rta

una

porc

ión

deat

únal

eta

amar

illa

(Th.

alba

care

s,Y

FT

)co

mo

list

ado

(PA

GA

VIN

Oel

al.,

1991

)E

lan

ális

isde

scri

top

or

GA

ER

TN

ER

etal

.(1

992)

conf

irm

aes

tahi

póte

sis

ypr

opon

eun

asco

rrec

ione

spa

ralo

sda

tos

de

los

años

1988

,19

89Y

1990

.

Elp

re~n

tees

tudi

otie

neun

enfo

que

dist

into

ytr

ata

dees

tim

arel

prob

lem

ade

lus

ode

laca

tego

ría

com

ercI

alco

mo

fact

orde

pond

erac

ión

dela

sca

ptur

asm

ulti

espe

cifi

ca.

Ala

vist

ade

esto

sre

sult

ados

sepu

ede

conc

luir

que

elhe

cho

depo

nder

ar,

ono

,la

com

posi

ción

mul

ties

peci

fica

alni

vel

dela

spr

opor

cion

esto

mad

aspo

rla

sca

tego

rías

depe

ces

"peq

ueño

s,m

edia

nos

ygr

ande

s"en

las

bitá

cora

s,ti

ene

una

gran

infl

uenc

iaso

bre

elre

sult

ado

fina

l;qu

izás

may

orqu

eel

hech

ode

cons

erva

r,o

no,

una

varí

abil

idad

enla

sm

atri

ces

mul

ties

peci

fica

str

imes

tral

es.

Par

ala

s~esquerías

degr

anva

riab

ilida

d,co

mo

esel

caso

dela

pesc

aat

uner

a,el

empl

eode

este

tipo

deal

gont

mo,

basa

doen

elcr

iter

íode

vero

sim

ilit

ud,

esde

gran

inte

rés

yaqu

epe

rmit

eco

nser

var

ungr

ado

dein

cert

idum

bre

sobr

ela

mat

riz

decl

asif

icac

ión

(mue

stre

osm

ulti

espe

cífi

cos

ennu

estr

oca

so).

En

efec

to,e

sev

iden

tequ

epa

ralo

sni

vele

sde

mue

stre

o"t

écni

cam

ente

acep

tabl

es",

lape

sca

atun

era

hasi

dosi

empr

eca

ract

eriz

ada

po

rsu

alta

vari

abil

idad

.E

nco

nsec

uenc

ía,

lain

tegr

ació

nde

este

conc

epto

deva

riab

ilid

adde

ntro

delo

sm

étod

oses

tadi

stic

os

que

perm

iten

hace

rla

infe

renc

iaen

tre

elm

uest

reo

yla

pobl

ació

n,ap

arec

eco

mo

una

tent

ativ

aa

prom

over

lo.

No

obst

ante

,el

uso

de

este

algo

ritm

one

cesi

tase

rus

ado

con

caut

ela

yto

mar

enco

nsid

erac

ión

las

sigu

ient

esre

com

enda

cion

es:

En

elca

sode

laau

senc

iade

una

espe

cie

enla

mat

riz

trim

estr

ales

reco

men

dabl

eel

imin

ares

ali

nea

dela

mat

riz

corr

espo

ndie

nte,

para

acel

erar

laco

nver

genc

iay

mej

orar

lapr

ecis

ión

dela

sde

más

esti

mac

ione

s.

Es

nece

sari

oag

rega

ru

ncr

íter

íode

sali

dade

lpr

oced

imie

nto

iter

ativ

o,en

lapa

rte

"5.

Eva

luac

ión"

del

algo

ritm

oE

-M(C

fM

ater

íal

ym

étod

o),

cuan

doL

H[

>L

'.E

spo

sibl

e,en

efec

to,

que

ape

sar

deal

canz

arun

mín

imo,

elal

gori

tmo

cont

inúe

labú

sque

dade

lcr

íter

iode

conv

erge

ncia

.P

ara

ilus

trar

este

punt

o,en

lafi

gura

2se

hare

pres

enta

dola

evol

ució

nde

llo

gari

tmo

deve

rosi

mil

itud

"L"

enfu

nció

nde

lnú

mer

ode

iter

ació

n"S

",a

part

irde

los

dato

spu

blic

ados

,p.

242,

por

HO

EN

lG&

HE

ISE

Y(1

987)

.S

epu

ede

ver

que

ape

sar

deal

canz

arun

mín

imo

aS

=33

,el

algo

ritm

oco

ntin

úasu

búsq

ueda

hast

aal

canz

arun

aco

nver

genc

iaa

S=

183.

En

este

trab

ajo,

elhe

cho

deut

iliz

arún

icam

ente

elcr

iter

iode

búsq

ueda

dela

conv

erge

ncia

([L

'-LI

<ni

vel

deto

lera

ncia

)co

nduc

ía,

ave

ces,

aso

luci

ones

tota

lmen

teír

real

es.

Par

ada

run

ejem

plo,

un

buen

ajus

teap

aren

te(l

osva

lore

sre

sidu

ales

esta

ban

cerc

ade

cero

)po

dría

dar

esti

mac

ione

ssu

peri

ores

enun

aes

peci

epo

core

pres

enta

daen

elm

uest

reo

yal

cont

rari

osu

best

imar

una

espe

cie

pres

ente

enla

s3

cate

gorí

asde

peso

mue

stre

adas

.P

ara

que

las

cond

icio

nes

deus

o"r

azon

able

"de

este

algo

ritm

ose

anlle

nada

s,en

elfu

turo

serí

aim

port

ante

lim

itar

sea

los

caso

sen

los

cual

eslo

sn

.+.

J

Page 7: El problema de las correcciones multiespecificas de las ...horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/... · A LAS CAPTURAS VENEZOLANAS DE SUPERFICIE (1987-93) Gaertnerl,

son

com

para

bles

en

prop

orci

on a

los

m,j

(el

% d

e un

a ca

tego

ria

peso

en

la m

uest

ra t

iene

que

ser

co

mpa

rabl

e co

n su

pro

porc

ion

en l

as b

itac

oras

)

Fina

lmen

te ,

com

o en

muc

hos

mét

odos

que

em

plea

n el

cri

teri

o de

ver

osim

ilitu

d, e

l al

canc

e de

un

min

imo

loca

l es

dif

icil

de d

etec

tar.

CO

NC

LU

SIO

N E

S.

Aun

que

es 1

6gic

o su

pone

r qu

e la

nat

ural

eza

de l

os s~sgos

depe

nde

del ta~~o

de l

os

atun

es,

es d

ific

il sa

ber

si l

as p

ropo

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nes

de c

ada

cate

gona

rep

orta

da e

n la

s bi

taco

ras

es

sufi

cien

tem

ente

pre

cisa

par

a su

uso

en

las

corr

ecio

nes multiespeci~ca.

Es

posi

ble,

_ en

efect~, q

ue

el p

robl

ema

de a

lgun

as f

alla

s en

el u

so d

el a

lgor

itm

o E

-M s

ea d

eb1d

o a

algu

nas

disc

repa

ncla

s de

la

s pr

opor

cion

es d

e ca

da c

ateg

orîa

ent

re la

s bi

taco

ras

y lo

s m

uest

reos

.

Si,

por

el c

ontr

ario

, se

con

side

ra q

ue lo~ c

apit

anes

de p~sca

repo

rtan

de ~anera convenient~ _e

l pe

so m

edio

de

la c

aptu

ra d

e ca

da la

nce

y s1

, en cons_ecue~cla, s

.~ ad

?pta

el m

etod

o de

pon

dera

cwn

al ni

ve!

de c

ada

cate

gori

a, e

nton

ces

el u

so d

el a

lgon

tmo

E-M

, ba~o

algu

nas

prec

aucw

nes ~~ u

so

pare

ce ju

stif

icar

se.

De

igua

l man

era

el e

mpl

eo d

e m

odel

os L

o!!;-

hnea

les

para

la con~tn:ccwn d

e m

atri

ces

de s

ubst

ituc

ion,

aun

que

criti

cabl

e de

sde

un p

unto

de

VIs

ta m

eram

ente

est

adlS

tlCO

, es

un

logr

o qu

e de

beri

a se

r m

as e

mpl

eado

en

el f

utur

o.

BIB

LIO

GR

AF

IA.

AG

RE

ST

I, A

, (1

990)

.-C

ateg

oric

al D

ata

Ana

lysi

s. E

d. J

ohn

Wile

y &

Son

s N

ew Y

ork.

558

p.

CA

YR

E P

. (1

984)

.-Pr

océd

ure

suiv

ie p

our l

a ré

visi

on d

e la

com

posi

tion

spécifiq~e

des

stat

istiq

ues

thon

ière

sFIS

M (

Fran

ce, C

ote

d'Iv

oire

, Sé

néga

l et

Mar

oc).

Col

l. V

ol.

Sc1.

Pap

. IC

CA

T 2

1 (2

): 1

02-1

07.

CL

AR

K,

W.G

., (1

981)

.-R

estr

icte

d !e

ast-

squa

res

esti

mat

es o

f ag

e co

mpo

siti

on f

rom

len

gth

com

posi

tion.

Can

. J.

Fish

. A

quat

Sei

. 38

: 29

7-30

7.

CU

EV

AS

A

, DE

LA

HO

RR

A J

., &

RO

MO

J.

(199

4).-

Stat

istic

al a

nalis

is o

ftu

na

fish

erie

s in

ea

ster

n A

tlant

ic.

A p

relim

inar

y re

port

. D

oc.

ICC

AT

SC

RS

/94/

9, 4

8 p.

DA

LL

AL

, G

.E.,

(1 9

87).

-O

CT

A.

A p

rogr

am f

or t

he L

og-l

inea

r an

alys

is o

f m

ultid

imen

tiona

l co

ntin

genc

y ta

bles

. A

m.

Stat

. 41

: 32

8.

DE

MP

ST

ER

A.P

., L

AIR

D N

.M.

&

RU

BIN

D.B

. ( !

977)

.-M

axim

un l

ikel

ihoo

d vi

a th

e E

M

algo

rith

m.

Joum

. R

oyal

Sta

t. So

c. S

er.

B M

etho

d. 3

9: 1

-22.

GA

ER

TN

ER

D.,

CA

ST

ILL

O C

, G

UT

IER

RE

Z

X,

SA

LA

ZA

R H

., R

OD

RIG

UE

Z

0 Y

A

ST

UD

ILL

O L

. (1

992)

.-N

ota

sobr

e lo

s se

sgos

ent

re l

as b

itaco

ras

y lo

s m

uest

reos

m

ultie

spec

ific

os d

e la

flo

ta a

tune

ra v

enez

olan

a de

sup

erfi

cie.

Col

. V

ol.

Sei.

Pap.

IC

CA

T

38:2

54-2

6!

122

GA

ER

TN

ER

D.

y M

ED

INA

-GA

ER

TN

ER

M.,

( 199

2).-

An

over

view

of t

he r

elat

ions

hip

betw

een

tuna

s an

d fl

oatin

g ob

ject

s in

the

sou

th o

f C

arib

bean

Sea

. In

Int

erna

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al w

orks

hop

on

fishi

ng f

or tu

nas

asso

ciat

ed w

ith

floa

ting

obje

cts.

IA

TT

C

La

Jolla

Feb

ruar

y 11

-14,

199

2.

20 p

p.

GA

ER

TN

ER

D.,

ME

DIN

A-G

AE

RT

NE

R M

., C

AS

TIL

LO

C

, y

MA

RT

INE

Z L

. (1

98

8)­

Inst

alad

on d

e un

sis

tem

a de

bit

acor

as p

ara

la p

esca

atu

nera

de

supe

rfic

ie e

n V

enez

uela

y

anal

isis

de

los

prim

eros

res

ulta

dos.

Col

. V

ol.

Sei.

Pap.

IC

CA

T 2

8/ 1

30-1

40.

HO

EN

IG J.

M.,

& H

EIS

EY

D.

M.

(!98

7).-

Use

of a

Log

-Lin

ear

mod

e! w

ith

the

EM

alg

orit

hm t

o co

rrec

t est

irna

tes

of s

tock

com

posi

tion

and

to c

onve

rt l

engt

h to

age

. T

rans

. A

m.

Fish

. So

c.

116:

232

-243

.

KN

OK

E D

. &

B

UR

KE

P

J.

(199

0).-

Log

-lin

ear

Mod

els.

Sa

ge U

nive

rsity

Pap

er s

erie

s on

Q

uant

itat

ive

App

lica

tion

s in

the

Soc

ial

Sci

ence

s 07

-001

. B

ever

ly H

ills

& L

ondo

n. S

age

Pubn

s. 8

0 p.

MO

RA

ND

P.

et L

AE

R.

(199

2).-

Ver

s un

tra

item

ent

appr

ofon

di d

e l'i

nfor

mat

ion

qual

itat

ive

des

enqu

étes

hal

ieut

ique

s: l

e m

odèl

e L

og-l

inéa

ire

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'ana

lyse

log

istiq

ue,

appl

iqué

es a

u de

lta

cent

ral

du N

iger

. ln

, S

emin

for

5: S

tati

stiq

ue I

mpl

iqué

e. T

exte

s ré

unis

par

F.

Lal

oé.

Ed.

O

RS

TO

M,

Col

l. C

ollo

ques

et

sém

inai

res

p.34

3-35

4.

PA

GA

VIN

O M

., G

AE

RT

NE

R D

., S

AL

AZ

AR

H.,

AS

TU

DIL

LO

L.

y C

AS

TIL

LO

C.

(19

91

)­C

ompo

sici

6n d

e la

s ca

ptur

as a

tune

ras

de s

uper

fici

e de

ven

ezue

la d

educ

ida

a pa

rtir

de

mue

stre

os m

ultie

spec

ific

os e

n pu

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. In

Rep

ort

of t

he Y

ello

wfi

n Y

ear P

rogr

am.

Col

l. V

ol.

Sei.

Pap

. IC

CA

T 3

6:55

1-56

3.

PA

LL

AR

ES

P.

(198

4).-

Not

a so

bre

el m

étod

o se

guid

o pa

ra l

a co

rrec

cion

de

las

esta

dist

icas

es

pafi

olas

. C

oll.

Vol

. Se

i. Pa

p. I

CC

AT

. 21

(2)

: 14

2

PA

LL

AR

ES

P.

& M

AM

OL

AR

(19

84).

-A

nalis

is c

ompa

rati

ve d

e lo

s ti

pos

de b

anco

s de

tuni

dos

del G

olfo

de

Gui

nea

segl

in lo

s da

tos

prov

enie

ntes

de

los

mue

stre

os y

de

los

cuad

erno

s de

pe

sca

(197

9-19

83).

Col

l. V

ol.

Sei.

Pap

. IC

CA

T.

21 (

2):

184-

185

son

com

para

bles

enpr

opor

ción

alo

sm

'j(e

l%

de

un

aca

tego

ria

peso

enla

mue

stra

tien

equ

ese

r

com

para

ble

con

supr

opor

ción

enla

sbi

táco

ras)

.

Fin

alm

ente

,co

mo

enm

ucho

sm

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osqu

eem

plea

nel

crit

erio

de

vero

sim

ilit

ud,

elal

canc

ede

un

min

imo

loca

les

difi

cil

dede

tect

ar.

CO

NC

LU

SIO

NE

S.

Au

nq

ue

esló

gico

supo

ner

que

lana

tura

leza

de

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sgos

depe

nde

delta

~~o

delo

sat

unes

,es

difi

cil

sabe

rsi

las

prop

orci

ones

deca

da

cate

go

na

repo

rtad

aen

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bIta

cora

ses

sufi

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tem

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prec

isa

para

suus

oen

las

corr

ecio

nesmu

ltie

spec

i~ca

.Es

posi

ble,

.en

efec

t~,

que

elpr

oble

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1992

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(2):

184-

185

Page 8: El problema de las correcciones multiespecificas de las ...horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/... · A LAS CAPTURAS VENEZOLANAS DE SUPERFICIE (1987-93) Gaertnerl,

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la 1

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la 2

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14.4

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Tab

la2.

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