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Medidas de tendencia central y sesgo aplicadas en datos hist�ricos de pesos de aves en el proceso de producci�n de la granja San Bernardo, mediante la utilizaci�n de un software libre

 

Measures of central tendency and bias applied to historical data of bird weights in the production process of the San Bernardo farm, through the use of free software

 

Medidas de tend�ncia central e vi�s aplicadas a dados hist�ricos de pesos de aves no processo produtivo da granja S�o Bernardo, por meio da utiliza��o de software livre

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: huberfabrizio93@outlook.com

Ciencias Matem�ticas

Art�culo de Investigaci�n

 

�������� *Recibido: 20 de febrero de 2023 *Aceptado: 21 de marzo de 2023 * Publicado: 27 de abril de 2023

 

        I.            Investigador Independiente, Riobamba, Ecuador.

      II.            Docente Investigadora, Escuela Superior Polit�cnica de Chimborazo, ESPOCH, Riobamba, Ecuador.

   III.            Docente Investigadora, Escuela Superior Polit�cnica de Chimborazo, ESPOCH, Riobamba, Ecuador.

   IV.            Investigador Independiente, Universidad de Salamanca, USAL, Salamanca, Espa�a.

     V.            Investigador Independiente, Quito, Ecuador.

Resumen

Esta investigaci�n comprende la aplicaci�n de las medidas de tendencia central y sesgo en un conjunto de datos referente a pesos promedios hist�ricos de pollos broiler de la granja San Bernardo ubicada en el cant�n Cumand�, con el fin de obtener datos confiables al momento de realizar predicciones y tomas de decisiones.

La investigaci�n es del tipo cuantitativa ya que se recolectaron datos medibles sobre los pesos de dichos pollos, donde el principal problema radica en que los encargados de la granja no tienen una referencia hist�rica de pesos definida en el intervalo de crianza de los pollos, el cual conlleva a dificultades para realizar proyecciones de pesos para sus informes de proyecci�n. La recopilaci�n de datos de diferentes lotes de producci�n fue el primer paso en la investigaci�n, despu�s establecer los promedios de dichos datos seg�n su modelo de muestreo, consecuentemente se estableci� un intervalo de an�lisis en base a la edad del pollo y a sus d�as de faena en el cual se tuvo que interpolar y extrapolar datos mediante el fundamento matem�tico del polinomio interpolador y extrapolador. Se realiz� un an�lisis de medidas tendencia central y sesgo de datos para obtener m�s confiabilidad en la realizaci�n de la tabla de pesos promedios hist�ricos, por �ltimo, se elabor� dicha tabla que tiene como referencia a la media arm�nica de los datos agrupados por su edad de crianza y galp�n-punto de pesaje-lote de producci�n. La tabla facilita a los administradores a toma de decisiones referente a la elaboraci�n de informes de proyecciones de pesos para d�as de faena y actividades de producci�n.

Palabras Claves: Pollos Broiler; Polinomio Interpolador; Polinomio Extrapolador; Medidas de Tendencia Central; Sesgo de Dato; Tabla de Pesos Promedios Hist�ricos.

 

Abstract

This research includes the application of central tendency and bias measures in a reference data set to historical average weights of broiler chickens from the San Bernardo farm located in the Cumanda canton, in order to obtain reliable data when making predictions. and decision making.

The investigation is of the quantitative type since measurable data on the weights of said chickens were collected, where the main problem is that the managers of the farm do not have a historical reference of defined weights in the rearing interval of the chickens, which leads to difficulties in making projections of weights for their projection reports. The collection of data from different production batches was the first step in the investigation, after establishing the averages of said data according to its photographic model, consequently an analysis interval will be established based on the age of the chicken and its days of slaughter in which had to interpolate and extrapolate data through the mathematical foundation of the interpolating and extrapolating polynomial. An analysis of central tendency and data bias measures was carried out to obtain more reliability in the realization of the table of historical average weights, finally, said table was elaborated that has as reference the harmonic mean of the data grouped by its rearing age and barn-weighing point-production batch. The table makes it easier for managers to make decisions regarding the preparation of weight projection reports for slaughter days and production activities.

Keywords: Broilers; Interpolating Polynomial; Extrapolating Polynomial; Measures of central tendency; Data bias; Table of Historical Average Weights.

 

Resumo

Esta pesquisa inclui a aplica��o de medidas de tend�ncia central e vi�s em um conjunto de dados referentes a pesos m�dios hist�ricos de frangos de corte da fazenda S�o Bernardo localizada no cant�o de Cumand�, a fim de obter dados confi�veis ​​na hora de fazer previs�es e tomar decis�es.

A investiga��o � do tipo quantitativo, pois foram coletados dados mensur�veis ​​sobre os pesos dos referidos frangos, onde o principal problema � que os gerentes da fazenda n�o t�m uma refer�ncia hist�rica de pesos definidos no intervalo de cria��o dos frangos, o que leva a dificuldades em fazer proje��es de peso para seus relat�rios de proje��o. A coleta de dados de diferentes lotes de produ��o foi o primeiro passo da investiga��o, ap�s estabelecer as m�dias dos referidos dados de acordo com seu modelo de amostragem, consequentemente foi estabelecido um intervalo de an�lise com base na idade do frango e seus dias de abate em que havia interpolar e extrapolar dados atrav�s da fundamenta��o matem�tica do polin�mio de interpola��o e extrapola��o. Foi realizada uma an�lise de medidas de tend�ncia central e vi�s de dados para obter mais confiabilidade na realiza��o da tabela de pesos m�dios hist�ricos, por fim, foi elaborada a referida tabela que tem como refer�ncia a m�dia harm�nica dos dados agrupados por sua idade de cria��o e lote de produ��o de ponto de pesagem de galp�o. A tabela facilita a tomada de decis�es dos gestores quanto � elabora��o de relat�rios de proje��o de peso para dias de abate e atividades de produ��o.

Palavras-chave: Frangos de Corte; Polin�mio Interpolador; Polin�mio de Extrapola��o; Medidas de tend�ncia central; Vi�s de dados; Tabela de Pesos M�dios Hist�ricos.

 

Introducci�n

Una de las actividades econ�micas a nivel mundial que tiene un impacto industrial es la crianza de pollos de engorde conocida como avicultura industrial, en la cual se implementan modernos sistemas de confort para que los pollos generen la mayor cantidad de masa, la cual ser� destinada para diferentes procesos de producci�n de alimentos.(Dottavio & Di Masso, 2010)

Dentro de los registros que deben poseer las granjas av�colas es la toma de pesos de los pollos, en el cual se debe detallar el procedimiento id�neo para dicha actividad, as� como las diferentes muestras que se deban tomar en cada peso, poseer una base de datos de las ganancias de masas ayudan a determinar si el proceso de crianza es el adecuado o si se tiene que realizar modificaciones.

Para que esta base de datos tenga un peso estad�stico y sirva para futuras decisiones productivas, a los datos recolectados se pueden aplicar diferentes modelos matem�ticos, como la interpolaci�n y extrapolaci�n los cuales permiten generar informaci�n nueva a partir de la estimaci�n de datos conocidos, esta t�cnica determina una �nica funci�n que contienen todos los datos medidos.(Chapra & Canale, 2015)

Cabe recalcar que esta base de datos debe estar dentro de un intervalo de an�lisis en los cuales es recomendable agruparlos de manera adecuada y utilizar en lo posible sus medidas de tendencia central, las cuales son medidas estad�sticas que resumen en un valor especifico un conjunto de valores, representan un centro en torno al cual se encuentra ubicado el conjunto de los datos. Las medidas de tendencia central m�s utilizadas son: media aritm�tica, media geom�trica y media arm�nica.(Quevedo, 2011) Cuando se trabaja dentro de intervalos de an�lisis matem�ticos se debe considerar la posibilidad de que existan datos at�picos u outliers, en estos casos dichos datos no deben ser considerados como beneficiosos o problem�ticos, sino que deben tomarse en cuenta dentro del contexto especifico del an�lisis y al mismo tiempo evaluar la informaci�n que pueden llegar a proporcionar los mismos.(Oca�a, 2017)

Una de las aplicaciones m�s utilizadas para realizar hojas de c�lculos es el programa inform�tico Microsoft Excel, donde dicha aplicaci�n forma parte del paquete inform�tico Microsoft Office, donde se destacan m�todos para gestionar, calcular, visualizar y analizar datos. Excel aporta con muchas operaciones en el �mbito de las matem�ticas y estad�stica desde las m�s b�sicas hasta funciones y formulas complejas. Adem�s, aporta con la realizaci�n de tablas y gr�ficos que ayudan a la visualizaci�n, an�lisis y comprensi�n de datos cualitativos y cuantitativos.(RedUSERS, 2013,p.14). Es importante obtener esta fuente de datos hist�rica, ya que esto refleja la eficacia que se obtuvo en cada lote de producci�n en cada ciclo de crianza, adem�s estos datos de los pesos hist�ricos de los pollos pueden ser considerados como una variable independiente para diferentes procesos de estimaci�n de datos y pueden ser considerados tambi�n como parte fundamental para la elaboraci�n de herramientas inform�ticas que ayuden a estimar los pesos de los pollos en d�as espec�ficos.

 

Metodolog�a

Investigaci�n y m�todos

El dise�o de la investigaci�n es de tipo cuantitativo, ya que se recolectaron datos medibles de la variable peso de los pollos, donde dichos datos se encuentran dentro de un intervalo de an�lisis los cuales fueron procesados por modelos de proyecci�n de datos, aplicaci�n de medidas de tendencia central y sesgo de datos; el m�todo l�gico-deductivo fue el que se implement� en la investigaci�n ya que se inici� en la recolecci�n de datos in situ, y se lleg� a determina una tabla de pesos promedios hist�ricos mediante diferentes procesos matem�ticos con el fin de obtener una base de datos los cuales pueden ser considerados como variables independientes para futuras proyecciones de pesos en diferentes lotes de crianza.

 

Desarrollo metodol�gico

La empresa av�cola San Bernardo que acogi� la investigaci�n est� ubicada a 8 km del cant�n Cumand�, inicio sus labores de crianza av�cola el 20 de enero del 1998, actualmente cuenta con una capacidad de crianza de 168.000 pollos aproximadamente, distribuidos en seis galpones de tipo t�nel automatizadas.

Entre las diversas actividades que realiza la empresa, una de las fundamentales es el pesaje de los pollos cuyo intervalo de an�lisis est� dado por el ciclo de crianza y consta desde el d�a 0 hasta el d�a 43, Las pesas se ejecutan cada 7 d�as siguiendo la edad del pollo es decir las pesas se realizan cuando el pollo tenga 7, 14, 21, 28 y 35 d�as de edad, adem�s se realizar� una pesa adicional tres d�as antes de la faena si los pollos salen a los 41 y 42 d�as de edad.

A lo largo de los galpones existen cuatro puntos espec�ficos e identificados donde se realiza el procedimiento de pesaje, estos est�n codificados con la letra P y el n�mero del punto del pesaje de la siguiente forma: P1, P2, P3, P4.

La hora del pesaje es a las 7:00 am y se sigue el siguiente modelo de muestreo:

 

Tabla 1: Esquema de muestreo de la granja San Bernardo.

 

Dicha av�cola consta de una vasta fuente de datos de lotes de producci�n, para la realizaci�n de la tabla de pesos promedios hist�rica, se obtuvo informaci�n de cuatro lotes de producci�n que son los siguientes: Lote 36, lote 37, lote 38 y lote 39. Obteniendo la siguiente tabla de registro de n�meros de datos de los pesos por lote de producci�n.

 

Tabla 2: Registro de n�meros de datos de los pesos por lote de producci�n.

 

Con todos estos datos se sac� los promedios por puntos punto de pesaje de cada galp�n, de cada lote, cabe recalcar que no todas los pollos ni los galpones son faenados el mismo d�a, lo que conlleva a cada galp�n de diferente lote tiene su propio d�a de faenado. Por este motivo se debe interpolar y extrapolar los datos para obtener as� un intervalo de an�lisis fijo el cual me permita combinar los datos de los diferentes lotes.

A continuaci�n, se muestran los datos sin interpolar y extrapolar de los diferentes promedios de los galpones su putos de pesaje de los diferentes lotes.

Tabla 3: Datos de los pesos promedios de los pollos broiler de los seis galpones en sus puntos de pesaje del lote 36.

 

 

 

Tabla 4: Datos de los pesos promedios de los pollos broiler de los seis galpones en sus puntos de pesaje del lote 37.

 

 

 

 

 

 

Tabla 5: Datos de los pesos promedios de los pollos broiler de los seis galpones en sus puntos de pesaje del lote 38.

 

 

 

Tabla 6: Datos de los pesos promedios de los pollos broiler de los seis galpones en sus puntos de pesaje del lote 39.

 

En las tablas 3, 4, 5 y 6, en las celdas de color rojo se encuentran ubicadas los pesos con los cuales los pollos llegaron a la planta procesadora, en las celdas de color celeste se vas a ubicar los datos que se interpolaran y en las celdas de color verde se ubicaran los datos que se extrapolaran.

La interpolaci�n polinomial es el m�todo m�s com�n para interpolar valores intermedios, la cual consiste en determinar el polinomio de orden n que ajusta a n + 1 datos.(Mathews & Fink, 2000, p.217) la extrapolaci�n polinomial posee los mismos m�todos que la interpolaci�n, pero se aplica cuando se estima un valor de f(x) fuera del rango de los datos conocidos o tabulados, x₀, x₁, �, x_n.(De la Fuente O�Connor, 2017)

Para interpolar y extrapolar los datos nos ayudaremos del programa Matlab en el cual se colocar�n en el vector de las abscisas la edad de los pollos en d�as y en el vector de coordenadas los pesos correspondientes a los d�as de pesaje, con la ayuda de la funci�n polyfit vamos a poder obtener nuestro polinomio interpolador o extrapolado, en estos casos vamos a utilizar un polinomio de grado tres ya que es el que mejor se ajusta a los datos que se tiene, por ultimo con ayuda de la funci�n polyval vamos a poder evaluar al polinomio interpolador o extrapolador en el d�a que queramos realizar la proyecci�n.

A continuaci�n, se muestran las tablas con los pesos de los pollos broiler interpolados y extrapolador para obtener as� nuestro intervalo de an�lisis.

 

Tabla 7: Datos de los pesos promedios y proyectados de los pollos broiler de los seis galpones en sus puntos de pesaje del lote 36.

 

Tabla 8: Datos de los pesos promedios y proyectados de los pollos broiler de los seis galpones en sus puntos de pesaje del lote 37.

 

Tabla 9: Datos de los pesos promedios y proyectados de los pollos broiler de los seis galpones en sus puntos de pesaje del lote 38.

Granja San Bernardo registro de pesos proyectados en gramos del lote 38.
Edad (D�as)	G1P1	G1P2	G1P3	G1P4	Edad (D�as)	G2P1	G2P2	G2P3	G2P4
0	42,74	42,74	41,86	41,86	0	46,52	45,04	44,48	44,11
7	178,35	179,55	177,25	173,65	7	191,35	187,50	191,30	190,20
14	494,60	495,10	489,30	494,05	14	520,60	514,20	511,45	512,90
21	977,00	989,10	978,30	993,30	21	981,30	995,40	964,10	950,00
28	1682,20	1744,80	1744,70	1722,20	28	1626,00	1671,00	1664,80	1624,90
35	2392,90	2471,60	2542,30	2447,80	35	2496,10	2451,60	2418,70	2446,40
38	2669,54	2711,56	2794,96	2709,96	38	2833,65	2811,30	2755,30	2856,55
39	2791,30	2842,10	2946,50	2834,90	39	2886,70	2859,10	2807,60	2907,30
40	2895,10	2940,80	3059,70	2936,30	40	3000,90	2966,60	2910,80	3031,80
41	2998,30	3038,00	3172,30	3036,60	41	3049,78	3022,41	2964,02	3098,85
42	3100,80	3133,40	3284,40	3135,50	42	3229,80	3179,80	3114,80	3284,60
43	3202,40	3226,90	3395,70	3232,90	43	3344,20	3285,20	3215,30	3412,70
Edad (D�as)	G3P1	G3P2	G3P3	G3P4	Edad (D�as)	G4P1	G4P2	G4P3	G4P4
0	43,20	43,20	44,32	44,32	0	44,32	42,26	42,26	41,20
7	163,30	165,90	164,15	164,05	7	172,30	170,40	170,10	170,60
14	483,10	474,60	473,65	461,20	14	480,70	476,10	474,80	463,25
21	938,50	968,00	952,70	956,30	21	940,00	956,80	968,40	962,30
28	1553,00	1606,50	1562,90	1599,60	28	1620,30	1673,50	1617,90	1635,50
35	2375,30	2369,90	2337,30	2371,90	35	2474,20	2509,50	2434,60	2474,10
38	2632,50	2633,00	2601,80	2636,70	38	2740,10	2764,10	2708,90	2733,10
39	2742,40	2735,00	2706,60	2740,20	39	2812,36	2829,37	2788,82	2803,01
40	2821,74	2815,01	2789,36	2820,39	40	2973,20	2983,60	2932,80	2954,70
41	2963,50	2937,50	2916,30	2945,80	41	3090,60	3092,60	3045,00	3065,30
42	3074,50	3037,60	3020,80	3047,60	42	3208,20	3200,80	3157,20	3175,40
43	3185,60	3136,70	3125,00	3148,40	43	3326,10	3308,00	3269,30	3284,90
Edad (D�as)	G5P1	G5P2	G5P3	G5P4	Edad (D�as)	G6P1	G6P2	G6P3	G6P4
0	41,20	36,06	36,12	50,01	0	50,05	48,05	46,05	45,00
7	168,45	168,60	169,30	168,20	7	223,20	223,40	226,50	222,15
14	472,65	460,15	456,30	449,55	14	575,35	572,05	569,45	571,05
21	948,30	959,60	942,30	941,80	21	1100,60	1108,50	1102,10	1115,70
28	1554,00	1564,90	1597,70	1584,40	28	1756,70	1811,00	1863,00	1821,30
35	2356,80	2437,70	2323,90	2396,20	35	2552,00	2631,60	2652,90	2695,90
38	2639,60	2679,50	2630,40	2664,80	38	2809,60	2875,40	2903,30	2939,50
39	2752,50	2790,20	2739,20	2774,30	39	2912,40	2977,00	3002,70	3046,60
40	2843,87	2861,67	2837,95	2855,73	40	2989,24	3043,88	3068,60	3112,93
41	2980,80	3012,10	2957,80	2993,20	41	3116,00	3175,80	3195,70	3257,50
42	3095,90	3123,10	3067,40	3102,40	42	3216,30	3272,70	3288,80	3360,90
43	3211,70	3233,80	3176,90	3211,20	43	3315,40	3367,60	3379,40	3462,60

 

Tabla 10: Datos de los pesos promedios y proyectados de los pollos broiler de los seis galpones en sus puntos de pesaje del lote 39.

 

An�lisis de medidas de tendencia central

Una vez que tenemos establecido el intervalo de an�lisis, se va a agrupar por galpones los cuatro puntos de pesajes de cada lote en estudio con el fin de poder calcular sus medidas de tendencia central: media arm�nica, media geom�trica y media aritm�tica; Esto nos permitir� determinar qu� medida de tendencia central se ajusta m�s a los datos, para ello una vez que se calcul� las las tres medidas de tendencia central los d�as 0, 7, 14, 21, 28, 35, 38, 39, 40, 41, 42 y 43, restamos en valor absoluto cada valor de medida de tendencia central con cada dato de los puntos de pesaje, a continuaci�n, se identifica en cu�l de las tres medidas de tendencia central se encuentra la distancia m�nima entre las medidas de tendencia central y los datos del punto de pesaje.

Una vez que se identific� las distancias m�nimas, se cuentan para determinar qu� medida de tendencia central posee m�s distancias m�nimas y esta ser� la que mejor se ajuste a los datos de los pesos de los pollos de los seis galpones en los cuatro lotes de producci�n.

A continuaci�n, se muestran las seis tablas del an�lisis de medidas de tendencia central y su tabla de resumen.

 

 

Tabla 11: An�lisis de medidas de tendencia central del galp�n 1 de los cuatro lotes de producci�n.

Tabla 12: An�lisis de medidas de tendencia central del galp�n 2 de los cuatro lotes de producci�n.

 

Tabla 13: An�lisis de medidas de tendencia central del galp�n 3 de los cuatro lotes de producci�n.

Tabla 14: An�lisis de medidas de tendencia central del galp�n 4 de los cuatro lotes de producci�n.

 

Tabla 15: An�lisis de medidas de tendencia central del galp�n 5 de los cuatro lotes de producci�n.

Tabla 16: An�lisis de medidas de tendencia central del galp�n 6 de los cuatro lotes de producci�n.

Tabla 17: Resumen general del n�mero de las distancias m�nimas a las medidas de tendencia central.

 

Como se observa en la tabla 17 la media arm�nica posee m�s n�meros de distancias m�nimas un total de 584, por lo cual la media arm�nica es la medida central que m�s se ajusta a los datos y con la cual trabajaremos para la obtenci�n de la tabla de los pesos promedios hist�ricos.

La tabla de pesos promedios hist�ricos es una base de datos que ayudara a los encargados de la granja a realizar los informes de proyecciones de pesos de los pollos broiler de los posteriores lotes de producci�n, para ello hay que tomar en cuenta una condici�n que la proyecci�n de pesos de los pollos no puede superar en 200 gramos a los pesos reales de los pollo cuando estos llegan a la planta de faena, por lo tanto en las tablas del an�lisis de medida central se debe sesgar los datos que posean una distancia m�nima con su media arm�nica mayor a 200 gramos. Una vez que se determin� las distancias m�nimas mayores a 200 gramos, se eliminaron esos datos at�picos y se volvi� a calcular la media arm�nica con los datos restantes.

Se identificaron en total 8 datos at�picos de las 1152 distancias m�nimas cuyos valores sobrepasaron los 200 gramos, dichos valores se encontraban el galp�n 6, dos datos at�picos de los d�as 42 y 43 del punto G6-P1-39 y seis datos at�picos de los d�as 38, 39, 40, 41, 42 y 43 del punto G6-P4-38. Como se muestra en la siguiente tabla 18.

 

 

 

 

 

 

 

Tabla 18: Identificaci�n de datos at�picos y sesgo de datos at�picos.

Una vez que se realiz� el an�lisis de tendencia central y sesgo de datos at�picos podemos calcular y elaborar la tabla de pesos promedios hist�ricos.

 

Tabla 19: Tabla de pesos promedios hist�ricos por puntos de pesaje de cada galp�n.

Granja San Bernardo
Tabla de pesos promedios hist�ricos por puntos de pesaje de cada galp�n.
pesos en gramos
Edad (D�as)	Pesos promedios hist�ricos G1P1	Pesos promedios hist�ricos G2P1	Pesos promedios hist�ricos G3P1	Pesos promedios hist�ricos G4P1	Pesos promedios hist�ricos G5P1	Pesos promedios hist�ricos G6P1
0	41,84	43,09	43,78	43,82	44,24	43,97
7	180,14	178,99	163,95	176,13	184,19	190,52
14	484,97	475,37	481,22	485,86	493,51	517,64
21	961,79	947,76	939,13	979,52	979,30	1022,71
28	1624,34	1617,41	1586,46	1643,56	1617,41	1695,58
35	2437,57	2466,29	2344,14	2441,29	2424,75	2444,57
38	2668,88	2722,23	2597,34	2694,60	2673,71	2658,32
39	2793,88	2826,63	2700,07	2779,98	2758,03	2752,11
40	2888,51	2926,88	2799,76	2888,67	2868,29	2851,94
41	2998,17	3032,57	2914,15	3005,39	2990,42	2947,24
42	3112,37	3150,69	3017,96	3107,38	3097,34	3111,59
43	3217,40	3266,07	3120,30	3208,24	3199,43	3205,11
Edad (D�as)	Pesos promedios hist�ricos G1P2	Pesos promedios hist�ricos G2P2	Pesos promedios hist�ricos G3P2	Pesos promedios hist�ricos G4P2	Pesos promedios hist�ricos G5P2	Pesos promedios hist�ricos G6P2
0	41,52	42,87	42,37	42,22	41,22	43,19
7	178,36	173,22	174,35	175,35	183,10	189,78
14	487,10	470,31	476,41	479,64	491,30	519,57
21	981,97	961,03	959,19	972,67	988,29	1030,62
28	1694,33	1660,93	1653,09	1666,50	1644,95	1742,81
35	2480,40	2448,65	2405,94	2484,55	2484,30	2513,86
38	2691,23	2703,03	2652,18	2729,13	2720,47	2716,38
39	2817,26	2798,64	2748,94	2812,75	2800,57	2807,87
40	2905,07	2897,04	2839,40	2919,04	2909,73	2909,17
41	3007,42	2995,33	2940,04	3040,34	3036,16	3005,11
42	3107,26	3106,16	3040,36	3141,94	3143,05	3090,96
43	3200,30	3204,35	3132,18	3242,10	3242,52	3174,04
Edad (D�as)	Pesos promedios hist�ricos G1P3	Pesos promedios hist�ricos G2P3	Pesos promedios hist�ricos G3P3	Pesos promedios hist�ricos G4P3	Pesos promedios hist�ricos G5P3	Pesos promedios hist�ricos G6P3
0	44,10	42,32	41,78	42,93	38,88	40,79
7	177,62	174,06	172,97	174,68	183,09	190,34
14	484,13	461,42	475,44	477,74	488,26	514,97
21	978,77	949,29	957,81	978,79	982,70	1034,73
28	1705,54	1661,84	1616,13	1658,60	1657,18	1753,45
35	2524,20	2459,77	2405,02	2452,83	2392,59	2528,05
38	2732,75	2713,44	2648,70	2686,57	2651,26	2730,81
39	2871,49	2810,83	2748,81	2766,91	2736,89	2819,92
40	2964,19	2904,77	2845,48	2864,32	2834,30	2923,42
41	3074,61	3005,47	2952,61	2979,15	2944,09	3018,77
42	3178,65	3113,27	3059,50	3073,53	3040,78	3104,38
43	3277,98	3215,34	3158,51	3165,94	3133,10	3187,15
Edad (D�as)	Pesos promedios hist�ricos G1P4	Pesos promedios hist�ricos G2P4	Pesos promedios hist�ricos G3P4	Pesos promedios hist�ricos G4P4	Pesos promedios hist�ricos G5P4	Pesos promedios hist�ricos G6P4
0	42,99	43,79	41,04	42,47	38,04	39,18
7	176,26	174,67	172,32	175,32	181,47	189,49
14	481,32	459,36	471,78	468,83	486,85	516,75
21	986,02	942,53	957,11	975,20	971,80	1040,40
28	1709,47	1640,86	1630,46	1655,75	1645,41	1744,25
35	2458,32	2425,92	2427,10	2438,02	2427,13	2512,15
38	2682,83	2706,52	2658,71	2678,10	2667,04	2651,34
39	2809,15	2819,84	2753,01	2758,75	2747,00	2740,36
40	2901,60	2911,38	2850,79	2858,55	2848,85	2845,54
41	2998,88	3013,18	2956,82	2970,99	2965,86	2928,73
42	3094,03	3126,46	3060,73	3065,56	3065,41	3009,07
43	3185,00	3237,51	3156,65	3158,26	3159,17	3086,35

 

La tabla 19 la cual es el resultado de toda esta investigaci�n ayudara a la granja av�cola en diversas formas como, por ejemplo:

�         Los datos de la tabla de pesos promedios hist�ricos vendr�an hacer los valores de los vectores de las abscisas es decir la variable independiente, en vez de la edad de los pollos medidos en d�as para las futuras proyecciones de pesos de los pollos de los posteriores lotes de producci�n.

�         Ayuda a los encargados de la producci�n de la granja a la toma de decisiones ya que van a contar con una tabla que es un indicador de la ganancia de masa promedio hist�rica, lo que facilita determinar si se encuentran por encima o por debajo de su eficiencia en la producci�n de carne.

�         Los datos pueden ser utilizados para la elaboraci�n de diferentes herramientas inform�ticas para la proyecci�n de datos utilizando modelos matem�ticos ya establecidos.

 

 

Conclusiones

Se recopil� informaci�n sobre las pesas que se realiza a los pollos broiler de la granja San Bernardo de cuatro lotes de producci�n 36, 37, 38 y 39. Obteniendo as� 1368 datos del lote 36, 1288 datos del lote 37, 1288 datos del lote 38 y 1248 datos del lote 39, de los cuales se obtuvieron sus promedios seg�n la edad del pollo y punto de pesaje de cada galp�n para obtener as� tablas resumidas de los muestreos de pesos que se realizan en la granja.

Con ayuda del programa Matlab y los fundamentos matem�ticos del polinomio interpolador y extrapolador se pudo calcular los datos necesarios para establecer un intervalo de an�lisis que est� en base a la edad de los pollos corresponde a los d�as 0, 7, 14, 21, 28, 35, 38, 39, 40, 41, 42 y 43. Lo que facilit� el agrupamiento de datos de los lotes de producci�n.

Se realiz� un an�lisis de medidas de tendencia central donde se aplic� la media arm�nica, geom�trica y aritm�tica, para determinar qu� medida de tendencia central se ajusta m�s a los datos, obteniendo en total 1152 distancias m�nimas entre los datos y las medidas de tendencia central, donde la media arm�nica obtuvo 584 distancias m�nimas por lo cual es la media que m�s se ajusta a los datos.�

Se identificaron 8 datos at�picos los cuales pose�an un mayor a 200 gramos entre su dato y su media arm�nica, estos datos fueron eliminados y se determin� la media arm�nica con los datos restantes.

Se elabor� una tabla de pesos promedios hist�ricos con la media arm�nica de los datos que fueron agrupados verticalmente por su edad en d�as y horizontalmente por galp�n-punto de pesaje-lote de producci�n, con el fin de obtener as� datos hist�ricos de los pesos de los pollos que pueden ser utilizados en diferentes aplicaciones matem�ticas.

 

Referencias

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3.�   Dottavio, A. M., & Di Masso, R. J. (2010). Mejoramiento av�cola para sistemas productivos semi-intensivos que preservan el bienestar animal. BAG - Journal of Basic and Applied Genetics, 21(2).

4.�   Mathews, J., & Fink, K. (2000). Metodos Numericos con Matlab.

5.�   Oca�a, F. (2017). T�cnicas estad�sticas en Nutrici�n y Salud Tratamiento estad�stico de outliers y datos faltantes. 1�6. http://www.ugr.es/~fmocan/MATERIALES DOCTORADO/Tratamiento de outliers y missing.pdf

6.�   Quevedo, F. (2011). Medidas de tendencia central y dispersi�n. Medwave, 11(03), 1�6. https://doi.org/10.5867/medwave.2011.03.4934

7.�   RedUSERS. (2013). Excel 2013 Guia practica Para El Usuario.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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