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El objetivo de este trabajo fue la comparacion empirica de las tecnicas de regresion por minimos cuadrados parciales (MCP) y por componentes principales (RCP) en la prediccion del porcentaje de proteina para la semolina de arroz. Las estimaciones se realizaron utilizando los valores de absorbancia en la zona del infrarrojo cercano. Se obtuvieron 135 muestras de semolina de arroz recolectadas entre el 2004 y 2012, procedentes de diversas fabricas para la elaboracion de alimentos para animales en Costa Rica. Se valido la convergencia de los resultados mediante tecnicas de simulacion de Bootstrap. Las observaciones se dividieron en dos grupos: un conjunto de datos para la estimacion del mejor modelo de regresion (n=120), y un conjunto de datos de validacion (n=15). Para el conjunto de datos de estimacion, los modelos presentaron dificultades a nivel de los valores extremos, lo cual produjo la eliminacion de un valor para obtener el mejor modelo en el caso del MCP. En la validacion de los modelos de regresion, los estadisticos de bondad y de ajuste del error estandar de prediccion de medias (EEPM), la raiz del error estandar de prediccion de medias (REEPM), el error estandar de prediccion (EEP), la razon de desviacion de prediccion (RDP) y graficos de valores observados contra predichos, confirmaron mejores ajustes para la regresion por MCP (EEP=0,304) respecto al RPC (EEP=0,312). El metodo de simulacion mostro una mejor convergencia en los resultados de la regresion por MCP para predecir el porcentaje de proteina en la semolina de arroz.

Estimación de proteína en semolina de arroz, mediante aplicación de regresiones en el infrarrojo cercano.