Avances en la Economía Circular del Ecuador. Una estrategia para la sostenibilidad basada en Métodos BIPLOT

Resumen

Las técnicas estadísticas convencionales se han utilizado en el área de la biotecnología vegetal para mejorar diferentes propiedades comerciales, como el rendimiento y la tolerancia a estreses bióticos y abióticos; sin embargo, los métodos de reducción, como PCA Biplot y GGE Biplot, se centran en múltiples variables y las presentan en menos variables complejas (Niazian & Niedbała, 2020). La ciencia de datos utiliza una serie de técnicas para analizar múltiples variables mientras proporciona información más precisa mediante el análisis de la estructura de los datos. Las técnicas de ciencia de datos más importantes son el modelado de aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos, las redes neuronales o el análisis de aprendizaje profundo que se utilizan en análisis de regresión, clasificación, análisis de agrupamiento, reglas de asociación, análisis de series temporales, análisis de sentimientos, patrones de comportamiento, detección de anomalías, análisis factorial, análisis de registros y aprendizaje profundo utilizando la estructura interna de los datos. Estos métodos numéricos pueden aplicarse a masas considerables de datos; permiten a los científicos de datos establecer relaciones entre los datos y detectar los más significativos (Sarker, 2021). Esta investigación se basa en el uso del PCA-Biplot y del GGE Biplot, métodos estadísticos utilizados para la identificación de características específicas biológicas y químicas de diferentes productos alimenticios o que se pueden utilizar en el campo agrícola.