Incertidumbre de modelación y estimación Bayesiana de los parámetros de crecimiento de la rubia (Ocyurus chrysurus) de Veracruz, México
DOI:
https://doi.org/10.24275/uam/izt/dcbs/hidro/2018v28n2/JuradoPalabras clave:
crecimiento, estimación Bayesiana, Ocyurus chrysurus, Veracruz, verosimilitudResumen
Antecedentes. La mayoría de los análisis de crecimiento hechos para rubia no toman en cuenta la incertidumbre del modelo, ni de los parámetros. Objetivos. Explorar la incertidumbre de los modelos usando tres modelos distintos (von Bertalanffy, logístico y Gompertz) y el criterio de Akaike. También estimar los parámetros de crecimiento y su incertidumbre con métodos de máxima verosimilitud (con tres supuestos para la variancia residual) y Bayesianos. Métodos. Los modelos se ajustaron a datos de longitud por edad de organismos capturados en Antón Lizardo, Veracruz. En cuanto a los métodos Bayesianos, se construyó una distribución a priori para la longitud asintótica basada en información de la literatura. Se usó la metodología Cadenas de Markov de Monte Carlo (CMMC) para ajustar el modelo logístico. Resultados. Los resultados del criterio de Akaike sugirieron que el modelo logístico fue el que mejor se ajustó a los datos observados. Las estimaciones de los parámetros fueron: Longitud asintótica (L∞ = 64.9 ± 5.43), tasa de crecimiento (K = 0.49 ± 0.07) y la edad para el punto de inflexión (I = 3.28 ± 0.42). En cuanto al análisis Bayesiano, las simulaciones MCMC sugirieron que el valor más probable para la longitud asintótica fue 64.3 cm con intervalo de 95% de probabilidad de (58.7, 70.1). El valor más probable para la tasa de crecimiento fue 0.48 con intervalo de probabilidad de 95% de (0.42, 0.55). Finalmente, el valor más probable para la edad en el punto de inflexión fue 1.7 años con intervalo de 95% de probabilidad de (1.31, 2.16). Conclusiones. Los métodos de máxima verosimilitud y Bayesianos deben ser considerados como herramientas estadísticas básicas para la evaluación del crecimiento individual, debido a que proveen un análisis robusto de la información disponible de la especie y la oportunidad de incorporar dichos análisis a acciones de manejo para la explotación sustentable del recurso.
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