RESUMEN

En este estudio se construyó un modelo de regresión con el paquete estadístico

“R” y se ajustaron 8 modelos lineales y no lineales para elaborar una tabla de

volumen (m3) de Pinus pseudostrobus Lindl. del área bajo manejo de Santiago

Clavellinas, Zimatlán de Álvarez, Oaxaca. La metodología empleada consistió en

obtener variables dasométricas en 249 sitios de muestreo de 1,000 m2 dentro del

área bajo manejo de los cuales se seleccionaron 5 árboles por categoría

diamétrica desde la 5 hasta 105 cm dando un total de 100 para el ajuste de los

modelos de regresión. Los resultados mostraron que el modelo construido

presentó mejores ajustes que los otros modelos, en donde el diámetro (cm) y la

altura (m), se ajustaron adecuadamente para predecir el volumen para fuste

completo (m3). Del análisis de regresión se obtuvo una R²=0.99 lo cual nos indica

que las variables regresoras explican la variabilidad total del modelo en un 99%.

De los supuestos de la parte aleatoria del modelo se tuvo evidencia de que la

varianza en los residuales es constante, no se tuvo problemas de normalidad

(P=0.5609) ni de correlación serial en los errores (P=0.2002). Los resultados de la

validación del modelo indicaron que el modelo ajustado es estable puesto que el

error de predicción resultó en 0.108, esto redunda en realizar predicciones con

bastante precisión. Al comparar el modelo creado con 8 modelos (lineales y no

lineales) prestablecidos, se tuvo evidencia que muchas de las ocasiones no se

tienen el cuidado de comprobar la normalidad de los datos, lo cual trae como

resultado una mal predicción de los volúmenes (m3) y con ello sobrestimaciones

del recurso.

PALABRAS CLAVE: Modelo de regresión, Tabla de volumen, Pinus

pseudostrobus Lindl

SUMMARY

In this study, a regression model was constructed with the "R" statistical package

and 8 linear and non-linear models were adjusted to provide a table of volume (m3)

of Pinus pseudostrobus Lindl. area under management Clavellinas Santiago,

Zimatlán Alvarez, Oaxaca. The methodology consisted in selecting 5 trees by

diameter class from 5-105 cm in diameter; Data were obtained from 249 sampling

sites within the 1,000 m2 area under management totaling 100 data for adjusting

the regression models. The results showed that the constructed model presented

better adjustment than the other models, wherein the diameter (cm) and height

(m), are properly adjusted to predict the full bole volume (m3). The regression

analysis R² = 0.99 which indicates that the regressor variables explained the total

variability of the model by 99% was obtained. The assumptions of the random part

of the model evidence that the variance in the residuals is held constant, not

normal problems (P = .5609) or had to serial correlation in the errors (P = 0.2002).

The results of model validation indicated that the adjusted model is stable since the

prediction error resulted in 0.010, this results in making predictions quite

accurately. By comparing the generated model with 8 models (linear and nonlinear)

preset, evidence he had that in many cases there is no care to check the normality

of the data, which results in a bad prediction volumes (m3) and thus an

overestimation of forest resources.

KEYWORDS: Regression model, volume table, Pinus pseudostrobus Lindl.