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http://hdl.handle.net/20.500.14076/3400
Título : | Estimación del tamaño mínimo de muestra de anchovetas para la inspección de las descargas de embarcaciones pesqueras en la zona Norte - Centro del Litoral Peruano |
Autor : | Ganggini Silva, Giancarlo Adolfo |
Asesor : | Pinedo Sánchez, Amélida |
Palabras clave : | Estadística;Anchoveta peruana;Descargas pesqueras |
Fecha de publicación : | 2015 |
Editorial : | Universidad Nacional de Ingeniería |
Resumen : | La presente investigación planteó como objetivo proponer una metodología estadística para la estimación del tamaño mínimo de muestra del recurso anchoveta para la inspección de descargas de embarcaciones pesqueras, a partir de los datos de registros de control de pesca y desembarque que indican las frecuencias de tallas de los ejemplares muestreados durante la inspección. La metodología estadística fue basada en la combinación de dos técnicas estadísticas: el método de remuestreo Bootstrap y el Análisis secuencial. Para ello, se planteó la hipótesis que el tamaño mínimo de muestra estimado bajo esta metodología es un número comprendido entre 120 y 180, donde este último es el establecido por la Norma de muestreo de recursos hidrobiológicos (PRODUCE). Esta hipótesis fue probada aplicando el método Bootstrap para simular la toma de muestra de diversos tamaños (de tamaño 10 a tamaño 300) a partir de una pseudo población obtenida de muestras originales, y de allí observar cómo se estabiliza el índice de error de la estructura de tallas, la desviación del porcentaje de juveniles y el coeficiente de variación de la talla modal de anchovetas conforme va aumentando el tamaño de muestra; finalmente, esta estabilidad conjunta fue evaluada mediante la metodología del análisis secuencial (Carta Secuencial), obteniéndose así el tamaño mínimo de muestra. Se llegó a la conclusión de que el tamaño mínimo de muestra estimado con un nivel de confianza del 95% y una potencia estadística del 90%, aplicando el método de remuestreo Bootstrap y el análisis secuencial fue igual a 130, siendo este número suficiente para obtener resultados válidos y confiables para la toma de decisiones y además permitió un mayor ahorro de recursos (tiempo, materiales, etc.) en el muestreo. |
URI : | http://hdl.handle.net/20.500.14076/3400 |
Derechos: | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería Estadística |
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