302 24 (1): Enero -Junio, 2017 Resumen La investigación tuvo como objetivo ajustar una función de densidad de probabilidad (FDP) en plantaciones de Pinus caribaea var. caribaea Morelet Barret y Golfari (Pinaceae) de la Empresa Agroforestal Pinar del Río, Cuba. Los datos fueron tomados del Proyecto de Ordenación del Decenio 2006-2016 de la Unidad Silvícola San Juan y Martínez. Para seleccionar los rodales incluidos en el estudio, se identificaron, según la Norma Ramal 595 y con la ayuda del

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... MAP IV, aquellos con densidades superiores a 0,7 con diferentes edades y calidades de sitio. En total, fueron incluidos 80 rodales pertenecientes a 41 lotes que tenían manejo recomendado. Se determinó la función de densidad de probabilidad de mejor ajuste con el software EasyFIT y como criterio para determinar el mejor ajuste se utilizó el estadístico de Anderson-Darling. La función de mejor desempeño resultó ser la de Weibull (2P) por mostrar mejor comportamiento en la predicción del número de individuos por clases diamétricas; las ecuaciones de los parámetros de escala y de forma se obtuvieron por regresión lineal múltiple por pasos. Palabras clave: función de densidad de probabilidad, raleos, redes neuronales artificiales, Pinus caribaea. Abstract The research had as objective to adjust a probability density function (PDF) in plantations of Pinus caribaea var. caribaea Morelet Barret and Golfari (Pinaceae) from Pinar del Río Agroforestry Company, Cuba. The data were taken from the Management Plan of the Decade 2006-2016 of the San Juan y Martínez Silviculture Unit. To select the stands included in the study, according to Branch Standard 595 and with the help of SINFOMAP IV, those with densities above 0.7 with different ages and site qualities were identified. In total, 80 stands from 41 plots with recommended management were included. The probability density function of the best fit was determined using the EasyFIT software and the Anderson-Darling statistic criterion was used to determine the best fit. The best performance function turned out to be that of Weibull (2P) because it showed a better behavior in the prediction of the number of individuals by diametric classes; the equations of the scale and shape parameters were obtained by multiple stepwise linear regression.