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| LEADER |
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|a Sistema de Bibliotecas de la Universidad de Panamá
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0 |
4 |
|2 21
|a T 630.2085
|b Av5
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| 100 |
1 |
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|a Avila Bellido, Elisabeth del Carmen
|e autor
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| 245 |
1 |
4 |
|a Una aplicación del pronóstico como herramienta para determinar producción agrícola para el año próximo, en algunos rubros de la canasta básica panameña
|c / por: Elisabeth del Carmen Ávila Bellido ; profesor asesor: Dr. Juan Corella.
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| 264 |
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3 |
|a Chiriquí, Panamá :
|b Universidad, Facultad de Ciencias Agropecuarias,
|c 2019
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| 300 |
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|a [xv], 82 páginas :
|b ilustraciones, cuadros, gráficas ;
|c 28 cm
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| 336 |
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|2 rdacontent
|a texto
|b txt
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| 337 |
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|2 rdamedia
|a sin mediación
|b n
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| 338 |
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|2 rdacarrier
|a volumen
|b nc
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| 500 |
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|a "Tesis sometida para obtar por el título de Ingeniera Agrónoma en Cultivos Tropicales". -- Página de título.
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| 500 |
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|a En : UP-RID
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| 502 |
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|g Tesis
|b Ingeniería
|c Universidad de Panamá. Facultad Ciencias Agropecuarias, Escuela de Ciencias Agrícolas,
|d 2019
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| 520 |
3 |
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|a PALABRAS CLAVES: POM QM, Pronóstico, Serie de tiempo, Cuadro de data anterior, Línea de tendencia, Errores, Señal de seguimiento, Rendimiento. El pronóstico es una estimación cuantitativa o cualitativa de una o varías variables ofactores que conforman un evento futuro, con base en información actual o del pasado (VilIareal, 2016). La Dirección Nacional Agrícola del MIDA, cuenta con un de producción nacional de unos 60 rubros de importancia los mismos están divididos en cinco grupos entre estos: granos básicos, raíces y tubérculos, hortalizas, cucurbitáceas, frutales y cultivos industriales; se les da una clasificación de mecanizado, semi-mecanizado y convencional por considerarlos de importancia alimentaria y económica, en ésta investigación se seleccionaron para la aplicación del pronóstico sólo cinco rubros dentro de los cuales están: Granos básicos: arroz mecanizado (Oryza satíva), maíz mecanizado, (Zea mayz), en frutales se tomó la piña (Ananas comosus), en las hortalizas se seleccionó el cultivo de papa (Solanum tuberosun) y en las leguminosas se utilizó el frijol de bejuco (Viqna unquículata). Para la investigación poder brindar un importante séptimo período (2018-19), fueron utilizados como base los datos de seis cierres agrícolas brindados por la dirección nacional de agricultura , también se seleccionó el método de líneas de tendencia y un programa computacional de métodos cuantitativos conocido como POM QM, por su versatilidad es una herramienta importante en la elaboración de pronósticos y cuenta con la alternativa de la línea de tendencia, lo cual es más práctico para obtener los resultados de la investigación. En general. Se corrieron cinco variables para cada uno de los cinco rubros seleccionados, esto quiere decir que se corrieron 25 pronósticos. Cada pronóstico lleva un cuadro base de datos históricos, el cuadro de resultados del pronóstico, el cuadro de errores y el gráfico del pronóstico. Para el análisis de los datos se consideraron varios programas como SAS, Excel y otros pero se determinó que el programa POM QM era el más práctico de utilizar por su bajo costo y fácil manejo en las computadoras personales. Dentro de la investigación, la variable Rendimiento aparece descrita cada parte de su procedimiento dentro del programa POM QM esto se debe a que es la variable de mayor importancia por mostrar los datos reales en qq/ ha de cada uno de los rubros. Para dicha variable se tiene que para el cultivo de arroz el pronóstico para el siguiente año debe ser de 106qqg/ha, para el cultivo de maíz tenemos 79.36qq!ha, para la papa se tiene 594.4qq/ha, en frijol tenemos 1 3.94qq!ha, y en piña 1 089qq/ha. Para efecto de las demás variables se utilizaron las gráficas, los cuales son de importancia en la redacción de discusión de resultados en su respectivo rubro. Se realizó de dicha manera, ya que si se tomaban todos los cuadros en cada una de las variables la investigación seria muy extensa por la cantidad de datos, es por ello que también se cuenta con cinco cuadros resumen donde se muestra cada información de pronóstico en cada rubro y por cada una de las variables.
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| 650 |
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7 |
|9 160055
|a PRODUCCION ALIMENTICIA
|2 LEMB DIG.
|x INVESTIGACIONES
|z PANAMA
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| 650 |
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7 |
|9 152382
|a ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION
|2 LEMB
|x PROCESAMIENTO DE DATOS
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| 650 |
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7 |
|9 158115
|a INDUSTRIAS AGROPECUARIAS
|2 LEMB DIG.
|x VARIACIONES ESTACIONALES
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| 650 |
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7 |
|9 171644
|a ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO
|2 LEMB
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| 650 |
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7 |
|9 157642
|a ABASTECIMIENTO DE ALIMENTOS
|2 LEMB DIG.
|z PANAMA
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| 650 |
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7 |
|9 147931
|a INNOVACIONES AGRICOLAS
|2 LEMB
|
| 650 |
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7 |
|9 157566
|a AGRICULTURA
|2 LEMB.
|x PROGRAMAS PARA COMPUTADOR-
|
| 650 |
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7 |
|9 137104
|a ADMINISTRACION AGRICOLA
|2 LEMBDIG
|z PANAMA
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| 650 |
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7 |
|2 LEMB.
|9 157566
|a AGRICULTURA
|v TESIS Y DISERTACIONES ACADEMICAS
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| 700 |
1 |
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|a Corella Justavino, Juan
|e asesor
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| 856 |
4 |
1 |
|u http://up-rid.up.ac.pa/7034/3/elisabeth_avila.pdf
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| 942 |
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|2 ddc
|c TS
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| 945 |
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|
|a IS
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| 990 |
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|
|a Ismelda Sánchez
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| 999 |
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|c 378291
|d 378287
|
| 952 |
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|1 0
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|e obsequio
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