Regresión lineal simple y múltiple: aplicación en la predicción de variables naturales relacionadas con el crecimiento microalgal
| Autor: | Arys Carrasquilla-Batista, Alfonso Chacón-Rodríguez, Kattia Núñez-Montero, Olman Gómez-Espinoza, Johnny Valverde-Cerdas, Maritza Guerrero-Barrantes |
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| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2016 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Tecnología en Marcha, Vol 29, Iss 8 (2016) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 0379-3982 2215-3241 |
| DOI: | 10.18845/tm.v29i8.2983 |
| Popis: | En la actualidad, existe una creciente necesidad en diferentes campos de investigación y producción, y en la industria de la agricultura de precisión, de almacenar y procesar datos provenientes de múltiples sensores. Muchas veces estos dispositivos se encuentran ubicados en lugares remotos. El modo usual de recolección de datos implica el uso de un equipo para cada variable de interés, lo cual dificulta y encarece la integración y el procesamiento conjunto. Se considera entonces la posibilidad de incorporar la temática del Internet de las Cosas, con el fin de aprovechar las capacidades computacionales y de procesamiento en la nube para que los investigadores puedan disponer de la información que les permita tomar decisiones oportunas. La presente investigación se centra en los modelos de regresión lineal, simple y múltiple, con el fin de establecer las bases para modelar la relación entre las variables de temperatura, luz, pH y oxígeno disuelto, y de esta manera poder conocer las factores que afectan l crecimiento del cultivo de microalgas en futuras investigaciones. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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