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

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otro, como modelos de predicción o pronóstico” (Vallejo, 1996). El tratamiento dedatos estadísticos de análisis de correlaciones residuales muestra un altocontenido de información en la serie del error de predicción, dicha informaciónpuede reintroducirse con el propósito de mejorar la calidad y confiabilidad de laexploración, producto del análisis estadístico realizado. (Muñoz, y Czernichow,s.f.)Por otra parte, este tipo de diseño estadístico de Series TemporalesInterrumpidas, específicamente empleando el modelo estadístico autoregresivointegrado de media móvil (ARIMA); permite valorar varias veces un evento yestimar sus efectos antes y después del tratamiento o cambio que se deseeincluir; además permite si la naturaleza del cambio incide en forma fuerte,moderada o leve en las variables analizadas, así como la permanencia odurabilidad de dicho cambio en el tiempo. En otras palabras la descripción deltratamiento estadístico de los datos en función del tiempo, se puede expresar enforma general así:X 1 ,X 2 ,X 3 ,X 4 ,X 5 ,X 6 ,X n ….C , Y 1 ,Y 2 ,Y 3 ,Y 4 ,Y 5 ,Y 6 ,Y nEn donde X es el número de observaciones antes del cambio, C es el cambio oproceso de cambio, Y son el número de observaciones después del cambio y “ n “sería el número posible de observaciones. En conclusión, se pretende evaluar eldesempeño del sistema de partos todo el año y a su vez evaluar de igual modoel sistema de partos estacionales, que surgió a partir del cambio de estrategiaproductiva en el hato del cual se obtiene la información. La evaluación de unmismo sistema productivo antes y después del cambio tecnológico, permite laestandarización de parámetros y condiciones, con el fin de permitir que laevaluación entre modelos productivos resulte lo más equitativo posible.64
4. RESULTADOS Y DISCUSION4.1 DATOS DE LAS HERRAMIENTAS DE SISTEMATIZACION DE HATOS Y DESERIES TEMPORALES AUTOREGRESIVASEn la unidad productiva La Cañada entre 1995 a 2007 la relación entre las vacasen producción con las vacas secas fue del 82,1% y 17,9% respectivamente, loque muestra en forma general la efectividad de la toma de decisiones delcomponente administrativo al mejorar la eficiencia en la productividad del sistemaal no tener altos números de animales en fase no productiva (secas). Acontinuación en la Tabla 3 se explica el comportamiento para cada periodo consu respectivo porcentaje de participación sobre el total de los años de estudioFigura 7. Relación de vacas en producción vs vacas secas de La Cañada entre1995-200765
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EVALUACIÓN DEL IMPACTO DE LA IMPLE
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A mis papás por toda la dedicació
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