Ingenieros Agrónomos y carreras afines a las Ciencias Agropecuarias.

La producción agrícola debe ser sustentable y sostenible, para ello es necesario obtener cultivos sanos manteniendo un equilibrio entre la aplicación de productos fitosanitarios, la rentabilidad y la salud del alimento que se produce. Ensayos experimentales y observacionales son conducidos para obtener respuesta a distintas incógnitas a cerca de las mejores estrategias de manejo fitosanitario del cultivo. El análisis estadístico de los datos generados de dichos ensayos permite obtener conocimiento para modelar el comportamiento epidemiológico. Esta asignatura tiene la finalidad de brindar herramientas para realizar un análisis exploratorio de datos y luego ajustar modelos que permitan realizar inferencias. Para ellos, se comienza con conceptos de estadística descriptiva, continuando con modelos lineales generales como el análisis de la varianza y el análisis de regresión lineal simple y . Luego se aborda el análisis con modelos contemporáneos como los modelos lineales mixtos. La modelación estadística permite representar curvas de progreso de enfermedades como así también lograr modelos de predicción. Cuantificar la magnitud de la enfermedad no solo permite determinar la importancia cuantitativa de las enfermedades, también permite comparar distintas curvas de progreso y generar estrategias de manejo.

Catedra abierta de la Especialidad en Protección Vegetal. Diseñado y organizado por la Facultad de Ciencias Agropecuarias.

6 encuentros híbridos | Viernes y sábado de 9 a 18h | 7, 8, 28 y 29 de Junio | 26 y 27 de Julio |

48 horas totales.

Capacitar sobre metodologías de análisis estadístico y modelación estadística de datos recolectados en investigación y experimentación agrícola para cuantificar fenómenos biológicos relacionados al manejo sanitario de los cultivos.

Módulo Estadística Muestreo. Estadística Descriptiva Técnicas de Muestreo en cultivos Medidas resumen y tablas de frecuencias para datos muestrales Representación gráfica univariadas y multivariadas como biplot del Análisis de Componentes Principales y del Análisis Discriminante Lineal

Conceptos Estadísticos Básicos Métodos estadísticos de estimación y medidas de confianza Errores de estimación, valores p

Diseño y Análisis de Experimentos Comparativos Diseño completamente aleatorizado Diseño en bloques completos al azar Arreglo factorial de tratamientos Análisis de co variables Modelos de Clasificación. Modelo Lineal General. Modelos lineales mixtos de efectos fijos y aleatorios. Modelos lineales mixtos para datos correlacionados.

Análisis de relaciones entre variables Regresión Lineal simple y múltiple Regresión logística y otros modelos de regresión no lineal Medidas de correlación y asociación

Modulo Epidemiologia Capítulo 1. Epidemiología1 1.1.- Constructores de la Epidemiología 1.2.- Epidemia 1.2.1.- Endemia, Epidemia, Pandemia 1.2.1.- Enfermedades Emergentes y Re-Emergentes 1.3.- Subsistemas del Pato-sistema 1.3.1.- Población del Patógeno Ciclo de Infección a) Sobrevivencia, b) Esporulación-Multiplicación, c) Dispersión, d) Infección y e) Incubación y Latencia Trofismo Enfermedad y número de ciclos de infección Cultivo, Ambiente, Hombre y Vector. 1.4.- Objetivos de la Epidemiología 1.5.- Anatomía de una epidemia 1.5.1.- Dimensión temporal de una epidemia 1.5.2.- Dimensión espacial de una epidemia 1.5.3.- Pérdidas de cosecha 1.5.4.- Pronóstico y Análisis de Riesgo

Capítulo 2. Medición de la Enfermedad 2.1.- Incidencia 2.2.- Severidad 2.2.1.- Escalas y Diagramas Escalas Cualitativas, Cuantitativas y Logarítimicas diagramáticos. Criterio de Selección de Escalas 2.3.- Incidencia-Severidad 2.4.- Area Bajo la Curva de Progreso de la Enfermedad (ABCPE) 2.5.- Cuantificación del patógeno 2.6 - Muestreo y monitoreo 2.6.1.- Tamaño de muestra 2.6.2.- Diseño o esquema de muestreo 2.6.3.- Eficiencia del muestreo

Capítulo 3. Análisis Temporal de las Enfermedades 3.1.- Modelización 3.1.1.- Clasificación de los modelos 3.1.2.- Modelos no flexibles Modelo exponencial, monomolecular, logístico y Gompertz. 3.1.3.- Corrección de los modelos cuando yf < 1 3.1.4.- Modelos flexibles 3.2.- Elección del modelo de mejor ajuste 3.3.- Análisis gráfico de curvas epidémicas

Capítulo 4. Comparación de Epidemias 4.1.- Tasa de incremento 4.2.- Intensidad de enfermedad inicial 4.3.- Área Bajo la Curva de Progreso de la Enfermedad 4.4.- Metodología de comparación 4.4.1.- Error estándar 4.4.2.- Prueba de ¿t¿ 4.4.3.- Análisis de varianza

Capítulo 5. Pérdidas de Cosecha 5.1.- Modelos Empíricos 5.1.1.- Modelos de Punto Crítico (PC) Pérdidas de cosecha según enfermedad, según período libre de enfermedad y producción según pérdidas por enfermedad 5.1.2.- Modelos de Puntos Múltiples (PM) 5.1.3.- Modelos Integrales 5.2.- Comparación de Modelos 5.3.- Pérdidas Regionales de Cosecha 5.3.1.- Pérdidas de cosecha por más de una enfermedad 5.4.- Umbral de Daño Económico y Umbral de Control

Aprobar el trabajo final con un mínimo de 7 puntos. | Cumplir con el 70% mínimo de asistencia global del curso.

Enviar por mail la fotocopia de DNI + Titulo de Grado (frente y dorso) Mail: administracionposgrado.agro@ucc.edu.ar

Campus Universitario Av. Armada Argentina 3555