el modelo matematico para elevar el nivel economico en la agricultura

1. 1
Instituto Superior Tecnológico
Privado Tecsup
Proyecto integrador 2016
Aplicaciones de cálculo y estadística
Título del proyecto:
El modelo matemático como instrumento para mejorar el nivel
económico en el sector agrícola.
Integrantes:
Flores Quispe, Willy Rafael
López Janampa, Raúl Elías
Huamaní Jacinto, Brian
Ciclo: II sección: C-D
Especialidad:
Mantenimiento de Maquinaria Pesada
Profesor:
Edgar Antonio Izquierdo Espinoza
Miguel Ángel Ortiz Maguiña
Carlos Alberto Jara Alva
Santa Anita – Lima
2016

2. 2
ÍNDICE
CARATULA ………………………………………………………………. 1
INDICE ………………………………………………………………. 2
RESUMEN ………………………………………………………. 3
INTRODUCCION ……………………………………………………………..... 4
CAPITULO I
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA A INVESTIGAR
1.1. FUNDAMENTACION DEL PROBLEMA ……………………………. 6
1.2. FORMULACION DEL PROBLEMA ……………………………... 6
1.2.1. Problemageneral
1.2.2. Problemas específicos
1.3. FORMULACION DE OBJETIVOS DE INVESTIGACION ……………... 6
1.3.1.Objetivo general
1.3.2.Objetivos específicos
CAPITULO II
2.1. JUSTIFICACION ……………………………………………………7
2.2. ANTECEDENTES ……………………………………………… 7
2.3. MARCO TEORICO ………………………………………………………...7
CAPITULO III
VARIABLES DE INVESTIGACION
3.1. Variables cualitativas ……………………………………...11
3.2. Variables cuantitativas ……………………………………..11
3.3. Variables independientes …………………………………..11
3.4. Variables dependientes …………………………………..11
3.5. Variable interviniente ……………………………………11

3. 3
CAPITULO IV
METODOLGIA DE LA INVESTIGACION
4.1. Tipo y nivel de investigación ……………………………...12
4.2. metodologíade la investigación ……………………………..12
4.3. Población …………………………….12
4.4. Muestra …………………………….12
CAPITULO V
PRESENTACION DE RESULTADOS
5.1. Interpretación analítica de resultados ……………………...13
CONLUSIONES ………………………………………………………………..23
SUGERENCIAS ………………………………………………………………..24
ANEXO …………………………………………………………………25
BIBLIOGRAFIA …………………………………………………………………26

4. 4
Resumen
La agricultura en el Perú, es una actividad económica muy importante heredada
desde el tiempo de los incas y practicada hasta ahora. El territorio peruano tiene
gran potencialidad de producción, gracias a sus tierras fértiles que posee en las
regiones de costa, sierra y selva. Sin embargo, en los últimos 50 años la
agricultura ha sufrido grandes cambios, pasando de ser una actividad
concentrada en grandes masas como haciendas en las décadas de los 60, a ser
un proceso de reforma agraria que se inició en el año 1969, con la parcelación
de tierras por familia y/o propietarios individuales con este nuevo contexto la
agricultura logró desarrollarse adoptando nuevas ideas, técnicas e inversión.
En los últimos años la agricultura ha mostrado gran dinamismo promovido por la
agro-exportación tanto en el mercado nacional como en el mercado exterior, el
cual permitió ampliar en número de empleos en este sector. Además; la
economía de las familias agricultoras está en crecimiento, sin embargo, todavía
existe deficiencias debido al ritmo variable de los precios de los productos en el
ámbito comercial (precio en chacra y precio en el mercado).
Conociendo las ventajas y desventajas que ofrece la agricultura, se busca una
actividad sostenible que pueda beneficiar a las familias dedicas al cultivo, y a la
vez al desarrollo económico del país. Para lograr este propósito, estos dos
índices deben encontrarse paralelos entre sí, para lograr un desarrollo constante
y evolutivo que puede ayudar a fortalecer el sector socioeconómico.

5. 5
Introducción
El presente proyecto titulado “El modelo matemático como instrumento para
mejorar nivel económico en el sector agrícola” tiene como objetivo elevar el nivel
económico de los agricultores, mediante el uso de modelos matemáticos, que
permita balancear entre el costo de producción y el ingreso económico percibido
por las ventas, para obtener un ingreso económico fijo.
El desarrollo del proyecto, utiliza la estadística como herramienta de recolección,
análisis y presentación de datos. Esta disciplina matemática, nos ayudara a
determinar parámetros y obtener un panorama económico sintetizado del sector
agrícola de las distintas regiones del Perú. Además, propone el uso un modelo
matemático, que permita establecer una ecuación entre el costo de producción
y el ingreso económico.
La matemática como ciencia exacta, es una herramienta fundamental que se
aplica en el mundo económico, para optimizar ingresos de acuerdo a
requerimientos de una empresa y/o persona. En esta oportunidad, el objeto de
estudio es la agricultura; donde se busca optimizar el ingreso económico familiar;
y a la vez, su contribución en la economía del país.

6. 6
CAPITULO I
Planteamiento del problema a investigar
1.1. Fundamentación del problema
La baja producción agrícola, a causa de la variación de precios en los mercados;
influye en el desarrollo económico del Perú, y afecta la economía de las familias
dedicadas a la agricultura. Conociendo este problema planteamos por
conveniente el desarrollo del proyecto denominado “El modelo matemático como
instrumento para mejorar el nivel económico en el sector agrícola”, con el
propósito de dar solución a este problema.
1.2. Formulación de problema:
1.2.1. Problema general:
 ¿Cómo elevar el nivel económico del sector agrícola mediante un modelo
matemático en el Perú?
1.2.2. Problemas específicos:
 ¿Cómo mejorar la economía de las familias agricultoras mediante el uso
de un modelo matemático?
 ¿Cómo influye la matemática en la agricultura?
1.3. Formulación de objetivos:
1.3.1. Objetivo general:
 Elevar el nivel económico del sector agrícola mediante un modelo
matemático en el Perú.
1.3.2. Objetivos específicos:
 Mejorar la economía de las familias agricultoras mediante un modelo
matemático.
 Determinar la influencia de la matemática en la agricultura

7. 7
CAPITULO II
2.1. Justificación
El presente proyecto nace a raíz de los problemas mencionados anteriormente,
en busca de dar solución, mediante la aplicación de un modelo matemático y las
teorías de optimización para mejorar los ingresos económicos generados por la
actividad agrícola.
La agricultura, es una actividad característica de las zonas rurales y fuente
económica de muchas familias. Esta actividad es el factor que les permite el
acceso a la alimentación, educación, vestimenta y demás necesidades
familiares. Esta es la razón por la cual, se tiene que mejorar la economía agrícola
y lograr la descentralización económica del país.
2.2. Antecedentes:
Siembra y cultivo 2008-2009: Las siembras de arroz a nivel nacional en las
últimas cinco campañas agrícolas, tuvo su mayor nivel de siembras en la
campaña agrícola 2008-2009 con 406,134 ha, siendo un 10.2% superior que la
campaña agrícola anterior. La mayor concentración de las siembras se da en los
meses de noviembre a marzo siendo aproximadamente el 54.8% del total de
siembras a nivel nacional, debido fundamentalmente que en este periodo del año
existe una mayor disponibilidad del recurso hídrico en el norte de país, posi-
bilitando el incremento de las siembras en este periodo. La superficie sembrada
en la última campaña agrícola es de 387,677 hectáreas, con un incremento del
5.6% que la campaña agrícola anterior.
2.3. Marco teórico conceptual
Agricultura: es el conjunto de técnicas y conocimientos para cultivar la tierra.
En ella se engloban los diferentes trabajos de tratamiento del suelo y los cultivos
de vegetales.

8. 8
Tipos de agricultura:
 agricultura familiar de subsistencia: caracterizada por estar en
condición de inseguridad alimentaria, con escaza disponibilidad de tierra,
sin acceso a créditos e ingresos insuficientes. Generalmente están
ubicados en ecosistemas frágiles de áreas tropicales y alta montaña; y
formar parte de la extrema pobreza rural.
 Agricultura familiar en transición: emplea técnicas para conservar sus
recursos naturales, cuenta con mayores recursos agropecuarios y; por lo
tanto, con mayor potencial productivo para el auto consumo y la venta. Si
bien son suficientes para la reproducción de la unidad familiar, no
alcanzan para generar excedentes suficientes para desarrollar su unidad
productiva; además, su acceso al crédito y al mercado aún es limitado.
 Agricultura familiar consolidada: dispone de un mayor potencial de
recursos agropecuarios, que le permite generar excedentes para la
capitalización de su vida productiva. Accede a riego y los recursos
naturales, sus parcelas tiene un mejor grado de conservación y uso.
Pueden superar la pobreza.
 Volumen de producción: llamado también nivel de actividad, es el grado
de uso de la capacidadde producción. se suele medir como un porcentaje
de dicha capacidad. También se usan magnitudes absolutas, como
unidades de producidas, horas de servicio y cantidad de servicio
realizado.
 Modelo matemático: Se usa para expresar relaciones, proposiciones
sustantivas de hechos, variables, parámetros. Se utiliza para estudiar el
comportamiento de sistemas complejos ante situaciones difíciles de
observar en la realidad.
 Tipos de modelamiento matemático: se tienen los siguientes
1. Según la información de entrada:
1.1. Modelo heurístico: son los que están basados sobre
las explicaciones de las causas o mecanismos
naturales, que dan lugar al fenómeno estudiado.

9. 9
1.2. Modelo empírico: son las que utilizan las
observaciones directas o los resultados del fenómeno
estudiado.
2. Según el tipo de representación:
2.1. Modelo cualitativo o conceptual: estos pueden usar
figuras, gráficos o descripciones causales; en general
se conforma con predecir, si el estado del sistema ira
en una determinada dirección, si aumentara o
disminuirá alguna magnitud.
2.2. Modelo cuantitativo o numérico: usan números para
representar aspectos del sistema modelizado, y
generalmente incluyen fórmulas.
3. Según la aleatoriedad:
3.1. Modelo determinista: se conoce de manera puntual la
forma del resultado ya que no hay incertidumbre.
Además, los datos utilizados son conocidos y
determinados.
3.2. Modelo estocástico: de carácter probalístico, no se
conoce el resultado esperado; sino su probabilidad y
por tanto existe una incertidumbre.
4. Según su aplicación u objetivo:
4.1. Modelo de simulación o descriptivo: permite medir
de manera precisa o aleatoria alguna situación; por
ejemplo, aspectos de programación lineal.
4.2. Modelo de optimización: permite determinar el punto
exacto, para resolver alguna problemática
administrativa, de producción o cualquier otra situación.
Este tipo de modelo requiere comprara diversas

10. 10
condiciones, casos o posibles valores de un parámetro,
y ver cuál de ello resulta optimo según el criterio
elegido.
4.3. Modelo de control: permite saber con precisión el
estado de una organización, investigación o área de
operación. Este modelo pretende ayudar a decidir que
nuevas medidas, variables o parámetros; deben
ajustarse para lograr un resultado concreto del sistema
modelizado.

11. 11
CAPITULO III
3.3. Variablesde investigación
3.3.1. Variables cualitativas
a. Variables cualitativas nominales
 Tipo de producto
 Regiones agrícolas
b. Variables cualitativas ordinales
 Calidad de producto
 Nivel económico
3.3.2. Variables cuantitativas
a. Variables cuantitativas discretas
 Número de trabajadores
 Numero de empleo
b. Variables cuantitativas continuas
 Producción de cultivo por campaña
 Inversión económica
 Ingreso económico familiar
3.3.3. Variables independientes
 Precio del producto
 Precio de insumos
3.3.4. Variables dependientes
 Rentabilidad
 Progreso económico poblacional
3.3.5. Variable interviniente
 Modelo matemático como instrumento para mejorar la
economía.

12. 12
CAPITULO IV
Metodología de la investigación
4.1 Tipo y nivel de investigación
4.1.1. Tipo de investigación: descriptivo- experimental
4.1.2. Nivel de investigación: teórico - aplicativo
4.2. Método de la investigación: estadístico
4.3. Población: Regiones agrícolas de Perú.
4.4. Muestra: regiones productoras de cultivo de arroz

13. 13
CAPITULO V
Presentación y análisis de resultados
Producción de cultivo por región en toneladas
La unidad de Análisis Económico, de la Oficina de Estudios Económicos y Estadísticos
de MINAGRI; mediante el Sistema Integrado de Estadísticas Agrarias, decide realizar
un estudio de la producción de cultivo de arroz en el Perú. En la siguiente tabla se
muestran los resultados obtenidos de producción de arroz por región.
producción de arroz en miles de tonelada
2016
región toneladas
Amazonas 44.2
Ancash 33.5
Arequipa 12.1
Ayacucho 10
Cajamarca 9.2
Cuzco 0.1
Huánuco 6.1
Junín 0.1
La Libertad 2.7
Lambayeque 19.9
Loreto 11.9
Madre de Dios 2.8
Pasco 1.2
Piura 139.4
San Martin 93.9
Tumbes 12.1
Ucayali 4.3
Tabla N° 1: regiones productoras de arroz.

14. 14
Tabla Nº- 1.1. Tabla de frecuencias de producción de arroz por región
Medidas de posicióncentral
Media: 24.394
Moda: 7.309
Mediana: 9.925
Medidas de desviación
Desviación estándar:
S= (3748.3 / 17-1)1/2
S= 15.30
Varianza
S2=3748.3/ 17-1
S2= 234.26
Grafica Nº- 01: Histograma producción de arroz por región.
0
20
40
60
80
100
120
140
160
toneladas
TONELADAS
REGIONES
Producción de arroz por región
Amazonas
Ancash
Arequipa
Ayacucho
Cajamarca
Cuzco
Huanuco
Junín
La Libertad
Lambayeque
Loreto
Producción de arroz en toneladas 2016
intervalo Xi fi Fi hi Hi xifi (Xi-X)^2 fi(Xi-X)^2
[0.1; 14.1[ 7.1 12 12 70.59% 70.59% 85.2 299.1 3589.0
[14.1;28.1[ 21.1 1 13 5.88% 76.47% 21.1 10.9 0.0
[28.1; 42.1[ 35.1 1 14 5.88% 82.35% 35.1 114.6 8.0
[42.1; 56.1[ 49.1 1 15 5.88% 88.24% 49.1 610.4 50.4
[56.1; 70.1[ 63.1 0 15 0.00% 88.24% 0 1498.1 0.0
[70.1; 84.1[ 77.1 0 15 0.00% 88.24% 0 2777.9 0.0
[84.1; 98.1[ 91.1 1 16 5.88% 94.12% 91.1 4449.7 50.4
[98.1; 112.1[ 105.1 0 16 0.00% 94.12% 0 6513.4 0.0
[112.1; 126.1[ 119.1 0 16 0.00% 94.12% 0 8969.2 0.0
[126.1; 140.1] 133.1 1 17 5.88% 100.00% 133.1 11817.0 50.4
TOTAL 17 3748.3

15. 15
Grafica Nº- 02: ojiva Porcentaje de producción
Interpretación de la tabla de resultados:
1. 17 regiones del Perú, se dedican a la producción de cultivo de arroz
2. 12 regiones producen menos de 14.1 toneladas. Esas regiones son:
Arequipa, Cajamarca, Cuzco, Ayacucho, Huánuco, Junín, la libertad,
Loreto, Madre de Dios, Pasco, tumbes y Ucayali. Estas regiones
representan el 70.59% del total de regiones productoras de arroz.
3. Las regiones que tienen una producción mínima de arroz son: Junín,
Huánuco, Pasco con 0.1 toneladas.
4. Las regiones que producen entre 14.1 y 56.1 toneladas son: Lambayeque,
Ancash y Amazonas.
5. San Martin, es la segunda región con mayor producción de arroz con 93.1
toneladas.
6. Piura se ubica en el primer lugar, con una producción de 139,1 toneladas
de arroz.
7. No existe ninguna región que produce entre 56.1 y 84.1; de la misma
manera, no hay regiones que producen de 98.1 a 126.1 toneladas.
0.00%
20.00%
40.00%
60.00%
80.00%
100.00%
120.00%
total y subtotal de producción
Hi hi

16. 16
 Producción de cultivo por campaña en hectáreas
En el siguiente grafico se muestran la producción de arroz según
hectáreas de sembrío entre el mes de agosto-febrero de los últimos 5
años. Tomando en cuenta que en estos meses la producción es mayor
realizar una tabla de frecuencias.
producción de arroz por campaña de cosecha(miles de hectáreas)
Tiempo xi fi Fi hi Hi Xifi
[2011-2012[ 2011.5 286.2 286.2 19.92% 19.92% 575691.3
[2012-2013[ 2025.5 299.4 585.6 20.84% 40.76% 606434.7
[2013-2014[ 2039.5 261.9 847.5 18.23% 58.99% 534145.05
[2014-2015[ 2053.5 300 1147.5 20.88% 79.86% 616050
[2015-2016] 2067.5 289.3 1436.8 20.14% 100.00% 598127.75
TOTAL 1436.8
Tabla Nº-02: producción por campaña (hectáreas)
Medidas de posición central
Media: 24.394
Moda: 7.309
Mediana: 9.925
Grafica N° 2 de histograma de producción por campaña
286.2
299.4
261.9
300
289.3
240
250
260
270
280
290
300
310
FI
Hectareas
años
Produccion por campaña

17. 17
Interpretación de los resultados:
1. La menor producción de arroz se produjo en la campaña 2013- 2014,
con 261.9 toneladas; el cual, porcentualmente representaría el 23.18 %.
2. La mayor producción se dio, en la temporada 2014 – 2015 con 300
toneladas, representando el 20. 145.
A continuación, se mostrará un cuadro de las superficies cosechadas de arroz a
partir del 2004 hasta el 2013. Con los datos de este cuadro se calculará el rango
intercuartilico, desviación estándar, Varianza y el coeficiente de variación.
Superficie de arroz cosechada por año (hectáreas) del departamento de San
Martin
Tabla de datos Nº- 03: cosecha en toneladas por mes en la región San
Martin
Intervalos Xi fi hi Fi Hi
[2352;3886[ 3119 14 11.67 14 11.67
[3886;5420[ 4653 26 21.67 40 33.34
[5420;6954[ 6187 42 35 82 68.34
[6954;8488[ 7721 24 20 106 88.34
[8488;10022[ 9255 9 7.5 115 95.84
[10022;11556[ 10789 3 2.5 118 98.34
[11556;13090[ 12323 1 0.83 119 99.17
[13090;14624] 13857 1 0.83 120 100
Total 120 100

18. 18
Tabla de frecuencias Nº- 04: toneladas de producción por mes
Interpretación y análisis de la tabla de frecuencias
1. Para comenzar a calcular las medidas de dispersión comenzamos
calculando la media o promedio.
La media o promedio es 6263.7
2. Rango intercuartilico.
Para calcular el rango intercuartilico primero hallamos los percentiles
(25,50 y 75) que a la vez son el cuartil (1,2 y 3). El rango intercuartilico es
la diferencia entre el tercer cuartil (P75) y el primero (P25).
Los resultados obtenidos son Q1= 4830, Q2=6150.5 Y el Q3 =7465.3
Ahora calculamos el rango intercuartilico que nos resulta 2635.5
3. Desviación estándar.
Puede ser representado (Sx, Ox) la desviación estándar obtenida es
2036.34, esto nos muestra que la superficie de cosecha por hectáreas
desde el 2004 al 2013 presenta mucha variabilidad tomando en cuenta
los meses.
4. Varianza.
La varianza nos muestra la variabilidad de las cosechas de arroz
(Hectáreas) en San Martin desde el 2004 al 2014. Nos resulta un número
alto lo que significa que la cosecha de arroz varía durante todo el año.
5. Coeficiente de variación.
Al calcular la división entre la desviación estándar y la media o promedio
nos resulta 0.32510 y en porcentaje 32.5% lo que significa que las
cosechas de arroz por hectárea varían 32.5% hacia arriba y hacia abajo,
esto debido a los distintos tiempos de cosecha durante el año.
Produccióne ingresos económicos
Actualmente en el Perú la producción agrícola va en aumento y gracias a esto
se genera más trabajo e ingresos económicos a los productores y trabajadores.
A continuación, se evaluará los costos de producción por hectárea y la
rentabilidad que esta genera a los productores en un año, esto de diferentes
productos tanto frutales (palto y chirimoya) como granos (maíz), tubérculos (papa
y camote) y Verduras (zanahoria). Se debe tomar en cuenta que la ganancia o
utilidad es neta ya no influye el costo de producción y que la producción tanto de
granos como tubérculos solo realiza una vez por año. Mientras que la de los

19. 19
frutales puede variar (dos veces por año) y según la edad que estos tengan la
producción será mayor (en este caso los frutales están en plena producción).
Producto Costos de producción
(Hectárea)
Ganancia (soles)
Palto Fuerte-Hass 9310 5000
Durazno 11 197 5702
Maíz amarillo 6691 2257
Palta Fuerte-Hass 10922 28000
Chirimoya 20757 21242
Papa 10887 17112
Maíz amarillo 6550 3150
Zanahoria 4939 3460
Tabla Nº-05: Costos de producción e ingresos económicos
Para realizar la evaluación respectiva, comenzamos identificando las variables
tanto dependientes como independientes. En este caso la ganancia es la variable
dependiente y los costos de producción es la variable independiente.
Seguidamente realizamos un diagrama de dispersión.
En el siguiente grafico se muestra los costos de producción versus la ganancia.
Con los datos obtenidos se evaluarán los siguientes puntos: Calcularemos e
interpretaremos el coeficiente de correlación lineal (r) y el coeficiente de
determinación, realizaremos una ecuación de regresión; interpretaremos el
coeficiente de regresión y el parámetro, realizaremos una estimación utilizando
la ecuación de regresión y por ultimo hallaremos el error estándar.
Con los resultados obtenidos evaluaremos cual producto es más rentable para
el agricultor y que menos gasto tenga. Con estos resultados podremos observar
cual producto es el que debe cultivar el agricultor peruano dependiendo de las
zonas de cultivo de estos, para de esta forma mejorar sus ingresos económicos
y favorecer su desarrollo.

20. 20
1. Coeficiente de correlación lineal (r).
En este caso se obtuvo (0,6577) lo que muestra que nuestras variables
presentan una asociación fuerte.
2. Coeficiente de determinación (r2)
En este caso se obtuvo (0.4325) lo que muestra que el 43.25 de
variabilidad del costo de producción se debe a la ganancia obtenida.
3. Ecuación de regresión.
La ecuación obtenida es (y=A+ B.x) y= 6675.14+ (0.3241) x
4. Interpretación del coeficiente de regresión.
El coeficiente de regresión es (0.3241) y como es positivo la asociación
es directa entre las variables, y si aumenta la ganancia en una unidad
entonces los costos de producción aumentaran en (0.3241).
5. Evaluaremos el costo de producción cuando la ganancia es de 12000
soles.
Y=A+ B.x y = 6675.14+ (0.3241) (12000)
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
0 5000 10000 15000 20000 25000
Diagramade dispercion

21. 21
Se obtiene que los costos de producción serán un aproximado de
10564.34 soles.
Los resultados obtenidos nos muestran que en la producción de frutales,
verduras, tubérculos y granos la ganancia obtenida depende de los costos de
producción y aparte de esto de los productos cultivados. Como se observa en la
tabla los frutales presentan un costo de producción alto, pero la ganancia
obtenida es también alta, esto aparte de que se realizan las cosechas dos veces
por año y del tamaño de la planta cuanto más grande hay mayor producción.
Con esto podemos aproximar los costos de producción de acuerdo a las
ganancias que se quieren obtener y se debe tomar en cuenta que en los costos
de producción se incluyen los fertilizantes, semillas, mano de obra entre otras
cosas.
Variación de producción
Un agricultor perteneciente a una conocida Asociación agrícola de Piura posee
una explotación agraria con una superficie de 14 hectáreas. Otro agricultor de
una Asociación de Lambayeque cultiva una explotación de 9 hectáreas. Si el
tamaño medio y la varianza de las explotaciones de los cooperativistas de la
Piura son 9 y 12, y el tamaño medio y la varianza de las explotaciones de los
cooperativistas de Lambayeque son 5 y 7, ¿cuál de los dos agricultores tiene
una posición relativa más importante dentro de su Asociación?
Vamos hallar la desviación estándar
Primero calculamos el coeficiente de asimetría para saber cuánto varía.
Para la asociación agrícola de Piura.
As=3(x-Me)/s
As=3(9-7)/12
As=0.5

22. 22
El resultado obtenido quiere decir, es de sesgo con cola a la izquierda; es decir,
patlicurtica
Para asociación de Lambayeque también calculamos.
As=3(5-4.5)/7
As=0.21
Quiere decir que también tiene un sesgo de cola a la izquierda; es decir,
platicurtica.
Los resultados obtenidos nos dan conocer que la posición relativa o mayor es
de la asociación agrícola de Piura ya tiene la mayor.
0.5
0.21

23. 23
CONCLUSIONES
 La agricultura en el Perú, es una actividad económica práctica
desde tiempos antiguos, como fuente de subsistencia alimenticia
en las zonas rurales y como ingreso económico para solventar los
gastos familiares.
 La reforma agraria, le dio un nuevo inicio a la agricultura con la
destrucción de las grandes masas, convirtiéndolas en parcelas
individuales; donde la producción depende de la habilidad y
capacidad de cada propietario y/o productor.
 El crecimiento de la producción agrícola, en los últimos cinco años
son notables, específicamente del cultivo de arroz. Este resultado,
es producto de la agroexportación que permitió elevar las
demandas en los mercados nacionales, de diversos cultivos como
el caso del arroz.
 El precio de los cultivos van en mejora, permitiendo mejora la
economía de las familias agricultoras; a la vez, mejorar la calidad
de vida en zonas rurales.
 La estadística, como herramienta de análisis de datos sirve para
tomar decisiones, y a partir de ello, tomar acciones inmediatas de
acuerdo a los requerimientos como mejora la producción y la
economía.
 El uso de los conceptos y modelos matemáticos, permiten
optimizar diversas cosas como producción, ingreso económico. En
la agricultura permite balancear entre la inversión y el ingreso
económico de ventas para mantener una economía estable.

24. 24
SUGERENCIAS
 Usar la estadística para evaluar las situaciones, a través de eso
poder tomar decisiones conociendo las circunstancias presentes.
 Llevar a la práctica las fórmulas matemáticas en el campo de
producción como la agricultura, para modelar algunos aspectos
que permitirán mejorar condiciones en beneficio al productor.

25. 25
ANEXO
Preparación de tierras para el cultivo
Uso de fertilizantes para la producción
Estudio de la calidad de producción de arroz

26. 26
BIBLIOGRAFIA
1. Recuperado en línea de:
http://agroingeniero.blogspot.pe/2012_12_01_archive.html
2. Recuperado en línea de:
http://es.slideshare.net/xescobar/manejo-agronmico-en-
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3. Recuperado en línea de:
http://www.inia.gob.pe/programas/arroz
4. Recuperado en línea de:
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res/Arroz/Manejo_integrado_en_la_produccion_y_sanidad_
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5. Van Ord, Guillermo, El desarrollo de la agricultura moderna
y su producción de empleo en el Perú. {en línea} revista
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6. Métodos estadísticos aplicados a la agricultura, recuperado
en línea de:
https://www.uco.es/organiza/departamentos/estadistica/asig
naturas/ingeniero_agronomo/metodos%20estadisticos.html
7. Schaum, spiegel. Estadística básica, PDF {en línea}