1 evaluaciÃ³n del impacto de la implementacion de un plan de partos ...

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122 2005/ 2 1.00000 36.000 30.881 5.12 14.22123 2005/ 3 1.00000 36.000 38.227 -2.23 -6.19124 2005/ 4 1.00000 43.000 38.483 4.52 10.51125 2005/ 5 1.00000 38.000 39.733 -1.73 -4.56126 2005/ 6 1.00000 34.000 36.605 -2.60 -7.66127 2005/ 7 1.00000 32.000 31.217 .783 2.45128 2005/ 8 1.00000 33.000 35.270 -2.27 -6.88129 2005/ 9 1.00000 36.000 35.424 .576 1.60130 2005/ 10 1.00000 37.000 36.820 .180 .49131 2005/ 11 1.00000 37.000 35.887 1.11 3.01132 2005/ 12 1.00000 34.000 35.194 -1.19 -3.51133 2006/ 1 1.00000 30.000 33.442 -3.44 -11.47134 2006/ 2 1.00000 27.000 30.580 -3.58 -13.26135 2006/ 3 1.00000 29.000 29.392 -.392 -1.35136 2006/ 4 1.00000 33.000 31.734 1.27 3.84137 2006/ 5 1.00000 37.000 34.268 2.73 7.38138 2006/ 6 1.00000 32.000 35.244 -3.24 -10.14139 2006/ 7 1.00000 28.000 29.262 -1.26 -4.51140 2006/ 8 1.00000 28.000 26.940 1.06 3.79141 2006/ 9 1.00000 34.000 31.422 2.58 7.58142 2006/ 10 1.00000 39.000 36.116 2.88 7.40143 2006/ 11 1.00000 41.000 37.874 3.13 7.62144 2006/ 12 1.00000 40.000 36.876 3.12 7.81145 2007/ 1 1.00000 35.000 36.893 -1.89 -5.41146 2007/ 2 1.00000 32.000 34.045 -2.04 -6.39147 2007/ 3 1.00000 38.000 33.383 4.62 12.15148 2007/ 4 1.00000 45.000 41.014 3.99 8.86149 2007/ 5 1.00000 44.000 45.245 -1.25 -2.83150 2007/ 6 1.00000 45.000 39.400 5.60 12.44151 2007/ 7 1.00000 35.000 41.252 -6.25 -17.86152 2007/ 8 1.00000 33.000 35.171 -2.17 -6.58153 2007/ 9 1.00000 34.000 34.197 -.197 -.58154 2007/ 10 1.00000 35.000 39.460 -4.46 -12.74155 2007/ 11 1.00000 34.000 35.826 -1.83 -5.37156 2007/ 12 1.00000 31.000 33.298 -2.30 -7.41MODEL MEAN ABSOLUTE ERROR = .06 RSQ= .88 VacasenProdNAIVE MEAN ABSOLUTE ERROR = .08 VacasenProdAVERAGE MEAN ABSOLUTE ERROR = .21 VacasenProdAN ANALYSIS OF THE RESIDUALS FROM THE FINAL MODEL.LAG ACF T PACF TVALUE RATIO -1 0 +1 VALUE RATIO -1 0 +11 -.008 -.09 * -.008 -.09 *2 .011 .14 * .011 .14 *3 .084 1.03 ** .084 1.05 **4 -.071 -.87 ** -.070 -.87 **5 .157 1.91 *** .156 1.95 ***6 .054 .64 ** .050 .62 *7 .038 .45 * .049 .61 *8 .006 .07 * -.026 -.33 *9 -.111 -1.32 ** -.102 -1.27 **10 -.119 -1.39 ** -.151 -1.89 ***11 -.038 -.44 * -.054 -.67 **12 -.008 -.09 * -.011 -.13 *13 .084 .97 ** .100 1.25 **14 -.151 -1.74 *** -.132 -1.65 **15 -.137 -1.55 ** -.099 -1.23 **16 .032 .36 * .054 .68 **17 .052 .57 ** .123 1.54 **18 .076 .84 ** .056 .70 **19 .015 .16 * .001 .02 *20 -.024 -.26 * -.026 -.32 *21 -.016 -.18 * -.020 -.25 *186
22 -.115 -1.26 ** -.131 -1.64 **23 .010 .11 * -.033 -.41 *24 .040 .43 * -.032 -.40 *Section 4Mo<strong><strong>de</strong>l</strong> Forecasting for Time Series Variable Y = VacasenProd: NEWLY IDENTIFIED VARIABLE X1 = I~L00030 1997/ 6 LEVELSection 5MODEL COMPONENT LAG COEFF STANDARD P T# (BOP) ERROR VALUE VALUE1 CONSTANT 1.492 Autoregressive-Factor # 1 1 .9823 Autoregressive-Factor # 2 2 -.1844 3 -.521INPUT SERIES X1 I~L00030 1997/ 6LEVEL5 Omega (input) -Factor # 3 0 -13.5Y(T) = 47.307+[X1(T)][(- 13.5355 )]+ [(1- .982B** 1)(1+ .184B** 2+ .521B** 3)]**-1 [A(T)]Section 6PLOT OF THE OBSERVED (ACTUAL) & THE FORECAST SERIESGRAPH KEYA = VacasenProdF = FORECASTSDATE ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++1995/ 1 A 32.0001995/ 2 A 32.0001995/ 3 A 28.0001995/ 4 A 29.0001995/ 5 A 29.0001995/ 6 A 29.0001995/ 7 A 28.0001995/ 8 A 26.0001995/ 9 A 25.0001995/ 10 A 22.0001995/ 11 A 23.0001995/ 12 A 26.0001996/ 1 A 26.0001996/ 2 A 28.0001996/ 3 A 28.0001996/ 4 A 26.0001996/ 5 A 26.0001996/ 6 A 29.0001996/ 7 A 33.0001996/ 8 A 34.0001996/ 9 A 35.0001996/ 10 A 33.0001996/ 11 A 28.000187
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EVALUACIÓN DEL IMPACTO DE LA IMPLE
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Nota de Aceptación:_______________
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A mis papás por toda la dedicació
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También los agradecimientos son pa
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A nivel familiar quiero agradecer e
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2.6.1 Interacciones del Componente
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LISTA DE TABLASPág.Tabla 1. Produc
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LISTA DE FIGURASPág.Figura 1 Colom
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Figura 27. Serie temporal del ARIMA
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ANEXOSPág.Anexo A. Tabla de nacimi
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MODELO DE PRODUCCIÓN PECUARIO es e
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En términos generales se encontró
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establecen criterios de manejo espe
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Por ser el régimen de lluvias en l
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2. REVISIÓN DE LITERATURA2.1 SITUA
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Para determinar como aprovechar en
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cultivo no resultan ser las más ad
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iguales, disminuyendo los movimient
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2.4 LA UNIDAD PRODUCTIVA Y EL ENTOR
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pastoreo cada tallo tenga de dos o
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Con el desarrollo del sistema de pa
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animales por incompatibilidad con l
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concentrado balanceado, o si el ani
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sobremaduro y las de defecación de
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de las reservas del suelo, estas re
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eaprovechamiento de la energía con
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éxitos son quienes pueden comprend
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3.1 UBICACIÓNLa unidad productiva
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El indicador lactancias muestra las
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otro, como modelos de predicción o
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Tabla 3. Distribución del número
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Figura 8. Pluviometría mensual de
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Para el periodo entre los años 199
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4.1.3 LactanciasPara el calculo del
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produccion lechera, el sistema prod
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Al evaluar y validar cada una de la
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Figura 16. Producción lactea mensu
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En la Figura 17 se muestra gráfica
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4.1.4.2 Producción láctea por hec
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Al observar la producción de leche
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Figura 20. Serie temporal del ARIMA
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Figura 24 Serie temporal del ARIMA
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4.1.7 Intervalo parto concepción.C
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En el sistema de producción La Ca
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4.1.10 Cantidad promedio de novilla
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Al intentar comparar la cantidad de
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En los 13 años del presente estudi
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6. RECOMENDACIONESSe recomienda el
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Campbell y Stanley. 1963. Citado po
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Groover, G. 2000. The Income Side o
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Organización de las Naciones Unida
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ANEXOSAnexo A. Tabla de nacimientos
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Anexo B Continuación Graficas de l
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Anexo B. Continuación. Graficas de
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Anexo D. Resumen estadístico del A
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