Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalTrujillo Oyola, LeonardoRamirez Gil, Joaquin GuillermoVelásquez Tafur, Luis David2024-01-162024-01-162023-11-02https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/85329ilustraciones, diagramasEste trabajo aborda el problema práctico en la industria fitosanitaria de la producción de arroz mediante la implementación de una metodología de muestreo estadístico en redes. Se analizan diversos métodos para el muestreo en redes, incluyendo muestreo aleatorio simple, estimador Horvitz Thompson, clasificación no supervisada, y estimación Monte Carlo. Se exploran también muestreos de redes, enfocándose en nodos y conexiones específicas. Luego, se aplican estos conceptos al muestreo fitosanitario en cultivos de arroz utilizando datos de Fedearroz. (Texto tomado de la fuente)This work addresses the practical problem in the phytosanitary industry of rice production through the implementation of a statistical sampling methodology in networks. Various methods for network sampling are analyzed, including simple random sampling, Horvitz Thompson estimator, unsupervised classification, and Monte Carlo estimation. Network samplings are also explored, focusing on specific nodes and connections. Subsequently, these concepts are applied to phytosanitary sampling in rice crops using data from Fedearroz.xi, 69 páginasapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/310 - Colecciones de estadística general000 - Ciencias de la computación, información y obras generalesTrabajo de grado - MaestríaUniversidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/info:eu-repo/semantics/openAccessIndustrias de semillas de arrozRice seed industryEstadísticas y datos numéricosStatistics & numerical dataMuestreo de grafosRedesCultivos de arrozMuestreo de caminatas aleatoriasMuestreo basado en nodosGraph samplingNetworksRice cropsRandom walk samplingNode-based sampling