Tabla 2. Indicadores usados para la evaluación de los modelos matemáticos. Indicador
Coeficiente
Descripción
de
determinación (R2)
Estadístico que tiene la capacidad de revelar si una variable puede ser explicada por otra y mide el grado de asociación entre las mismas, puede tomar valores entre 0 y 1 donde valores cercanos a uno serán los de mejor ajuste entre variables.
Coeficiente
de
Medida que al igual que el R2 busca determinar la relación entre variables
determinación
sin embargo el ajuste consiste en incluir el tamaño del conjunto de datos
ajustado (R2adj)
y el número de variables incluidas en la regresión.
Error
Representa una medida para la selección de modelos que ha sido
Cuadrático
Medio de Predicción
generados a través de estadística para un conjunto de datos.
(ECMP)
Criterio Información
de Akaike
Representa una medida para la selección de modelos que ha sido generados a través de estadística para un conjunto de datos.
(AIC)
Criterio Información
de
Representa una medida de bondad para la selección de modelos y se relaciona directamente con los criterios del AIC.
Bayesiano (BIC)
Nota. Recuperado de Perea (2018)
3.3.3.2 Distribución espacial de la biomasa aérea y el carbono. A partir del modelo matemático generado y un raster con los valores del índice de vegetación seleccionado dentro del rango de los índices de vegetación utilizados para la generación del modelo con el tamaño de pixel de las subparcelas medidas, se estimó la biomasa aérea contenida en el bosque de Galilea, con este resultado y acorde a lo dicho por Honorio et al. (2010) y el IPCC (2006) se estimó el carbono de este, multiplicando la biomasa por 0.5.
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