IDENTIFICACIÓN DE OBSERVACIONES INFLUYENTES EN LA DISCRIMINACIÓN DE MUESTRAS DEL GÉNERO MINTHOSTACHYS DE CAJATAMBO Y UNCHOS

Autor: Jorge Ícaro Condado Jáuregui, María Enriqueta Gallardo Cabanillas, Víctor Osorio Vidal, Liliana Huamán del Pino, Doris Gómez Ticerán, Gregoria Natividad Ramón Quispe, Olga Solano Dávila, Yakov Mario Quinteros Gómez
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2012
Předmět:
Zdroj: Pesquimat; Vol. 15 Núm. 2 (2012)
Pesquimat; Vol 15 No 2 (2012)
Pesquimat; Vol. 15 No. 2 (2012)
Revistas Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron:UNMSM
Pesquimat, Vol 15, Iss 2 (2014)
ISSN: 1560-912X
1609-8439
DOI: 10.15381/pes.v15i2
Popis: En el presente estudio se exploraron los métodos para identificar observaciones influyentes en el contexto del análisis discriminante, para clasificar 160 muestras del género Minthostachys, 100 recolectadas en la provincia alto andina de Cajatambo, departamento de Lima, y 60 muestras en Unchos, departamento de Ancash, Perú, Los datos utilizados en este estudio provienen de estudios florísticos realizado en los año 2005 y 2006 respectivamente. Las variables morfológicas estudiadas en la rama principal de las Minthostachys fueron: longitud del peciolo, longitud y ancho de la hoja. Los estudios taxonómicos y sistemáticos de las muestras se realizaron utilizando el sistema de clasificación de Cronquist, que clasificó para Cajatambo, 51 plantas de Minthostachys con abundante pubescencia y 49 con escasa pubescencia: mientras que para Unchos clasificó 40 con abundante pubescencia y 20 con escasa pubescencia. Para las 160 plantas de Minthostachys, eliminando una a la vez, se calculó el valor de la Distancia de Mahalanobis, la probabilidad de mala clasificación y las puntuaciones de la función discriminante Fisher (Campbell, 1978: Fung, 1992, 1995). El análisis discriminó correctamente 151 plantas de Minthost achys es decir, el 94,4 % de un total de 160, un valor lo suficientemente grande que mostró la eficacia del análisis discriminante. De las comparaciones de los valores de la Distancia de Mahalanobis, las probabilidades de mala clasificación, las puntuaciones de la función discriminante de Fisher, con y sin la observación evaluada, los mayores cambios en los valores de dichas medidas ocurrieron con las observaciones 110, 112 Y 114 , así que hay evidencia de que estas observaciones son influyentes.
This paper explores the possibility of identifying influential observations in discriminant analysis framework, 160 botanical specimens of the genus Minthostachys, pubescent and pubescent not collected in the province of Cajatambo department of Lima and Unchos departarment of Ancash. The evaluations of morphological variables in tho main branch of each Minthostachys being studied were: length of petiole, leaf length and width of the blade. Taxonomic and systematic studies of the samples were performed at the Laboratory of Ethnobotany and Economic Botany of the Natural History Museum and the determination of the species are held in the herbarium of the San Marcos University, using the Cronquist classification system, for Cajatambo which marked 51 plants such as non-pubescent and pubescent 49: while for Unchos ranked 40 with abundant pubescence band 20 escaca pubescence. For the 160 Minthostachys plants, eliminating one at a time, we calculated the value of the Mahalanobis distance, the probability of misclassification and the scores of the Fisher discriminant function (Campbell, 1978: Fung, 1992. 1995). The analysis correctly discriminated 151 plants Minthostachys ie, 94.4 % of a total of 160, a value largo enough to show the effectiveness of discriminant analysis. For the full sample and removing each time one of the samples or observations, we calculated the value o the Mahalanobis Distance, the probability of misclassification, the weightings and scores of discriminant function of Fisher. Comparison of the values of the estimates, with and without the observation under evaluation, it was concluded that observations 110, 112 and 114 were identified as influential.
Databáze: OpenAIRE
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