Metode bootstrap merupakan alternatif pendekatan non-parametrik yang efektif untuk mengestimasi ketidakpastian dalam analisis regresi tanpa bergantung pada asumsi distribusi klasik. Analisis ini juga membandingkan keandalan estimasi parameter regresi saat menangani missing value melalui pendekatan data lengkap, imputasi rata-rata, dan Multiple Imputation (MICE).

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Penerapan teknik resampling Bootstrap untuk mengestimasi confidence interval pada model regresi tanpa bergantung pada asumsi normalitas residual. Analisis perbandingan performa estimasi koefisien slope antara metode eliminasi missing value (Data Lengkap), Mean Imputation dengan Bootstrap, dan Multiple Imputation (MICE).

El presente estudio desarrolla un análisis agroclimático espacial de alta resolución para evaluar la viabilidad global del cultivo de la caña de azúcar (Saccharum officinarum) contrastando un modelo deductivo teórico con un enfoque empírico de analogía climática. Inicialmente, la aplicación de los parámetros EcoCrop de la FAO sobre la climatología de línea base global (1970-2000) revela extensas macro-regiones de aptitud óptima en el cinturón ecuatorial, destacando a Brasil e India como líderes de expansión gracias a sus vastas planicies cálidas, aunque condicionados operativamente por requerimientos de riego o dependencia monzónica. Para superar la generalidad de la mera supervivencia biológica de este modelo, se extrajo el perfil microclimático específico del Valle del Cauca en Colombia —un nicho de isotermia ecuatorial y régimen pluviométrico moderado que permite la cosecha continua— y se proyectó a nivel mundial mediante un cálculo de similitud matemática utilizando la distancia euclidiana sobre variables estandarizadas. El cruce y comparación de ambos mapas demuestra que, si bien el trópico es ampliamente permisivo para la planta, la replicabilidad de sus más altas eficiencias industriales es estadísticamente excepcional, aislando clústeres estratégicos de "clonación climática" (con una similitud superior al 75%) en regiones focalizadas de Indonesia, Filipinas, la República Democrática del Congo, Madagascar y Guatemala; consolidando así una herramienta geoespacial definitiva para guiar inversiones, exportar paquetes tecnológicos genéticos sin necesidad de adaptación y mitigar riesgos en la toma de decisiones agroindustriales.

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