El presente estudio tuvo como objetivo identificar los factores que intervienen en la producción del plátano en el Ecuador con base a la Encuesta de Superficie y Producción Agropecuaria Continua (ESPAC) 2014-2016 mediante técnicas del Análisis de Componentes Principales (ACP) para las variables cuantitativas y el Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM) para las variables cualitativas, así considerando un estudio de alcance descriptivo. El análisis de los datos secundarios obtenidas dentro de la página web del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) se realizó en el software libre R versión 3.4.2. El ACP permitió identificar el primer factor que influye en la producción del plátano que fue nombrada como “superficie” y está formada por las variables: superficie plantada, superficie en edad productiva, superficie cosecha y ventas. Finalmente, el ACM que ayudó a identificar el segundo factor que influye en la producción del plátano nombrada como “uso y cuidado” está formada por las variables: uso de fitosanitarios, uso de fertilizante químico y uso de plaguicida químico, pero la variable uso de fertilizante químico tiene una baja influencia en la producción del plátano por su baja correlación, baja representación y baja contribución con respecto a la segunda dimensión del ACM. Dichos resultados concuerdan con la investigación realizada por Guamán utilizando la técnica del Análisis Factorial de Datos Mixtos (AFDM).
La modelización estadística constituye un conjunto de formulaciones matemáticas que proporcionan un mejor entendimiento de los fenómenos, especialmente en los que subyacen relaciones entre variables que a su vez poseen influencia aleatoria. En este trabajo de tesis se realiza la modelización estadística del fenómeno delictivo, mediante el desarrollo de estructuras estocásticas en procesos puntuales espacio-temporales, con el propósito de reproducir eventos de la forma más exacta posible a la realidad en función de su evolución en el espacio, tiempo y espacio-tiempo.
El objetivo de la investigación aplicar estrategias de marketing digital para la promoción de los atractivos turísticos del Cantón Penipe Provincia de Chimborazo en función de las tendencias actuales de los mercados virtuales. El diseño de la investigación trasversal de tipo no experimental, un diagnóstico a partir de los métodos: analítico sintético, inductivo deductivo con recolección de información mediante entrevistas y encuestas digitales, estableciendo así la ausencia de estrategias digitales aplicadas a la promoción turística. Se identificó que un 63% de la población desconoce la oferta turística del Cantón Penipe, sin embargo el 98% desearía realizar actividades turísticas en el mencionado cantón. Se manifiesta que el internet es el medio digital idóneo para la difusión del turismo en un 75% de opiniones. En la significación estadística el test de Wilcoxon es significativo para las métricas a partir de la aplicación de las estrategias del marketing digital, respondiendo de una manera efectiva a los estímulos generados dentro de la realidad virtual, mostrando así la importancia de la gestión del marketing digital en la promoción turística del Cantón Penipe.
La presente investigación muestra el comportamiento de la velocidad y dirección de viento en la provincia de Chimborazo, se tomaron los datos del 2014 al 2017 de 11 estaciones meteorológicas ubicadas en lugares estratégicos de la zona de estudio. Se estructuró una base de datos de acuerdo con los requerimientos del software WorPlot para la elaboración de las rosas de viento. Se realizó un análisis estadístico descriptivo para caracterizar su comportamiento, se efectuaron contrastes de hipótesis para identificar diferencias significativas en forma mensual, anual y por estaciones. Se determinaron comportamientos similares en los datos de viento entre las estaciones Tunshi y Urbina respecto a la dirección de viento en todos los meses de cada año año; las estaciones Alao, Cumandá, Espoch, Matus, Multitud, Quimiag, San Juan y Tunshi presentan velocidades de viento que alcanzaron los 2.0 m/s, mientras que en Atillo, Tixán y Urbina de 3.0 m/s a 4.5 m/s, determinándose que las zonas con mayor disponibilidad de energía del viento se encuentra en Tixán y Urbina con velocidades que superan los 4 m/s. Finalmente con la ayuda de Google Earth se visualizó las rosas de viento en cada una de las 11 estaciones con el fin de mostrar características predominantes de las variables estudiadas.
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