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RESUMEN: Los datos obtenidos de la experimentación agrícola, frecuentemente, tienen una estructura jerárquica, pues las unidades de análisis están anidadas dentro de múltiples factores de agrupamiento y sobre esas unidades se realizan mediciones repetidas a través del tiempo. Los modelos no lineales mixtos de niveles múltiples son útiles para describir el proceso de crecimiento, pues sus efectos aleatorios corresponden a las diferentes fuentes de variabilidad. El propósito de este trabajo es modelar y seleccionar un modelo de niveles múltiples para el crecimiento de la soja. Se ajusta un modelo mixto con tres niveles anidados de efectos aleatorios y se verifica la bondad del ajuste. Los resultados muestran que el uso de efectos aleatorios en algunos de los parámetros de la función de crecimiento y una función de potencia de los valores ajustados en la variancia intra-unidad explica la heterogeneidad de los datos. PALABRAS CLAVE: Estudios longitudinales. Modelos no lineales mixtos de niveles múltiples. Construcción de modelos. Criterios de bondad de ajuste.

Selección de un modelo no lineal mixto de niveles múltiples para modelar el crecimiento de la soja