Modelo de Regresión Múltiple para Predecir el Volumen Maderable de Árboles de Eucaliptus del Parque Forestal Aylambo de la Universidad Nacional de Cajamarca

Resumen

La presente investigación aplicada tiene por finalidad predecir el volumen maderable de árboles de eucalipto del Parque Forestal Aylambo de la Universidad Nacional de Cajamarca. Desarrolla un modelo de regresión múltiple para predecir el volumen maderable de eucaliptos. Este análisis es crucial para la gestión sostenible de los recursos forestales, ya que la estimación precisa del volumen maderable es esencial para las actividades relacionadas con el aprovechamiento forestal. El objetivo del estudio has sido desarrollar un modelo que permita predecir el volumen maderable a partir de variables como la circunferencia y la altura comercial. La metodología tiene un enfoque cuantitativo con un diseño correlacional y predictivo, analizando una muestra de 293 árboles. Se recolectaron datos sobre circunferencia, altura total y altura comercial. El análisis se realizó con herramientas estadísticas como SPSS y R Studio, aplicando regresión múltiple para identificar las variables más relevantes. Los resultados mostraron una alta correlación positiva entre las variables independientes Longitud de la circunferencia de los árboles a la altura del pecho y la altura maderable para predecir el volumen maderable para su comercialización. El modelo de regresión múltiple demostró ser confiable, explicando el 75.9% de la variabilidad en el volumen maderable. Las pruebas estadísticas confirmaron la significancia del modelo con un alto grado de confianza. Concluyendo que el estudio proporciona un método estadístico efectivo para estimar el volumen maderable de eucaliptos, contribuyendo a una mejor gestión forestal y prácticas sostenibles en la región de Cajamarca, Perú.