2. Docentes
  3. Osval Antonio Montesinos López

 

Osval

Osval Antonio Montesinos López tiene un doctorado en Estadística y Biometría (2014) por la Universidad de Nebraska, Estados Unidos de América y una maestría en Estadística (2003) por el Colegio de Postgraduados, Estado de México, México.

Sus áreas de interés son el desarrollo de modelos de selección y predicción genómica, pruebas de grupo (group testing), análisis de datos multivariados, análisis de datos de alta dimensión, métodos de muestreo, Teoría de respuesta al ítem, modelos lineales mixtos generalizados y bootstrap y simulación Montecarlo.

Ha escrito para revistas indizadas nacionales e internacionales y ha sido profesor-Investigador de la Universidad de Colima de 2004 a la fecha.

Líneas generación y/o aplicación del conocimiento: 

Cuerpo académico: ucol-ca55: 

 

Articulos

73) Crossa, J., W.R Martini, J., Gianola, D., Pérez-Rodríguez, P., Jarquin, Diego., Juliana, P., Montesinos-López, O. A., and Cuevas, J. (2019). Deep Kernel and Deep Learning for Genome-Based Prediction of Single Traits in Multienvironment Breeding Trials. Frontiers in Genetics. 10(11): 1-13.

72) Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Tuberosa, R., Maccaferri, M., Sciara, G., Ammar, K., & Crossa, J. (2019). Multi-Trait, Multi-Environment Genomic Prediction of Durum Wheat With Genomic Best Linear Unbiased Predictor and Deep Learning Methods. Frontiers in Plant Science. 11(10): 1-12.

71) Santana-Mancilla, P. C., Montesinos-López, O. A., García-Ruiz, M.A., Contreras-Castillo, J. J., & Gaytan-Lugo, L. S., (2019). Validation of an instrument for measuring the technology acceptance of a virtual learning environment. Acta Universitaria 29, 1-15.

70) Juliana, P., Poland, J., Huerta-Espino, J., Shrestha, S., Crossa, J., Crespo-Herrera, L., Henrique Toledo, F. T., Govindan, V., Mondal, S., Kumar, U., Bhavani, S., Singh, P. K., Randhawa, M. S., He, X., Guzman, C., Dreisigacker, S., Rouse, M. N., Jin, T., Pérez-Rodríguez, P., Montesinos-López, O. A., Singh, D., Mohammad Mokhlesur Rahman, M. M., Marza, F., and Singh R. P. (2019). Improving grain yield, stress resilience and quality of bread wheat using large-scale genomics. Nature Genetics 51,1530–1539

69) Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Crossa, J., Cuevas, J., Montesinos-López, J. C. Salas-Gutiérrez, Z., Lillemo, M., Philomin, J. and Singh, R. (2019). A Bayesian Genomic Multi-output Regressor Stacking Model for Predicting Multi-trait Multi-environment Plant Breeding Data. G3-Genes Genomes Genetics. 9(10): 3381-3393.

68) Montesinos-López, O. A., Luna-Vázquez, F. J., Pérez-Franco, E., Palma-Pastrana, A., Mariscal-Buenrostro, R. (2019). Diseños de bloques incompletos como una alternativa para la evaluación de proyectos en organizaciones gubernamentales y no gubernamentales. Nova Scientia. 11. 433-477.

67) Howard, R., Gianola, D., Montesinos-López, O.A., Juliana, P., Singh, R. Poland, J., Shrestha, S., Pérez-Rodríguez, P., Crossa, J., and Jarquín, D. (2019). Joint Use of Genome, Pedigree, and Their Interaction with Environment for Predicting the Performance of Wheat Lines in New Environments. G3-Genes Genomes Genetics. 9(9):2925-2934.

66) Cuevas, J., Montesinos-López, O.A., Juliana, P., Guzmán, C., Pérez-Rodríguez, P., González-Bucio, J., Burgueño, J., Montesinos-López, A., and Crossa, J. (2019). Deep Kernel for Genomic and Near Infrared Predictions in Multi-environment Breeding Trials. G3-Genes Genomes Genetics. 9(9):2913-2924.

65) Montesinos-López, O. A., Martín-Vallejo, J., Crossa, J., Gianola, D., Hernández-Suárez, C. M., Montesinos-López, A., Juliana, P. and Singh, R. (2019). New Deep Learning Genomic-Based Prediction Model for Multiple Traits with Binary, Ordinal, and Continuous Phenotypes. G3-Genes Genomes Genetics. 9(5):1545-1556.

64) Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Luna-Vázquez, F. J., Toledo, F. H., Pérez-Rodríguez, P., Lillemo, M. and Crossa, J. (2019). An R Package for Bayesian Analysis of Multi-environment and Multi-trait Multi-environment Data for Genome-Based Prediction. G3-Genes Genomes Genetics. 9(5):1355-1369. 

63) Krause, M. R., González-Pérez, L., Crossa, J., Pérez-Rodríguez, P., Montesinos-López,O.A., Singh, R. P., Dreisigacker, S., Poland, J., Rutkoski, J. Sorrells, M., Gore, M. A., and Mondal. S. (2019). Hyperspectral Reflectance-Derived Relationship Matrices for Genomic Prediction of Grain Yield in Wheat. G3-Genes Genomes Genetics. 9(4):1231-1247.

62) Montesinos-López, A., Montesinos-López, O. A., Villa-Diharce, E. R., Gianola, D. and Crossa, J. (2019). A robust Bayesian genome-based median regression model. Theoretical and Applied Genetics. 32(5):1587-1606.

61) Montesinos-López, O., A., Vallejo, M., Crossa, J., Gianola, D., Hernández-Suárez, C., M., Montesinos-López, A., Juliana, P. and Singh, R. (2019). A Benchmarking Between Deep Learning, Support Vector Machine and Bayesian Threshold Best Linear Unbiased Prediction for Predicting Ordinal Traits in Plant Breeding. G3-Genes Genomes Genetics. 9(2)-601-618.

60) Montesinos-López, O., A., Montesinos-López, A., Vargas-Hernández, M.,Ortiz-Monastario, I., Pérez-Rodríguez, P., Burgueño, J., Crossa, J. (2019). Multivariate Bayesian analysis of on-farm trials with multiple-trait and multiple-environment data, Agronomy Journal 3(1):1-12.

59) Vargas-Hernández, M., Ortiz-Monastario, I., Pérez-Rodríguez, P., Montesinos-López, O., A., Montesinos-López, A., Burgueño, J., Crossa, J. (2019). Modeling genotype × environment interaction using a factor analytic model of on-farm wheat trials in the Yaqui Valley of Mexico, Agronomy Journal 3(1):1-11.

58) Juliana, P., Montesinos-López, O.A., Crossa, J., Mondal, S., GonzálezPérez, L., Poland, J.,Huerta‑Espino, J., Crespo‑Herrera, L., Govindan, V., Dreisigacker, S., Shrestha, S., Pérez‑Rodríguez, P., Pinto-Espinosa, F., Singh R.P. (2019). Integrating genomic-enabled prediction and high-throughput phenotyping in breeding for climate-resilient bread wheat. Theor Appl Genet 132: 177-184. https://doi.org/10.1007/s00122-018-3206-3

57) Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Gianola, D., Crossa, J., Hernández-Suárez, C.M. (2018). Multi-trait, multi-environment deep learning modeling for genomic-enabled prediction of plant. G3: Genes, Genomes, Genetics 8(12):3829-3840.

56) Montesinos-López, A., Montesinos-López, O.A., Gianola, D., Crossa, J., Hernández-Suárez, C.M. (2018). Multi-environment genomic prediction of plant traits using deep learners with a dense architecture. G3: Genes, Genomes, Genetics 8(12): 3813-3828.

55) Philomin J., Ravi P. Singh, R. P., Poland J., Mondal, S., Crossa, J., Montesinos-López, O. A., Dreisigacker, S., Pérez-Rodríguez, P., Huerta-Espino, J., Crespo, L., Govindan, V. (2018). Prospects and challenges of applied genomic selection – a new paradigm in breeding for grain yield in bread wheat. The Plant Genome, 11(3): 1-17. doi:10.3835/plantgenome2018.03.0017 (Accepted).

54) Montesinos-López, O.A., Montesinos-López, A.,Crossa, J., Kismiantini, Ramírez-Alcaraz, J. M., Singh R., Mondal, S., Philomin J. (2018). A singular value decomposition Bayesian multiple-trait and multiple-environement genomic model. (2018). Heredity 121(2):1-21. https://doi.org/10.1038/s41437-018-0109-7.

53) Deniz-Gálvez, N. A., Montesinos-López, O.A., Franco-Pérez, E., García-Martínez J. J. (2018). Prediction of economic variables of the service sector in Mexico using classical and Bayesian statistical models. (2018).Revista Iberoamericana de Contaduría, Economía y Administración, 7(14): 1-26.

52) Granato, I., Cuevas, J., Luna-Vázquez, F., Crossa, J., Montesinos-López, O. A., Burgueño, J., Fritsche-Neto, R. (2018). BGGE: A New Package for Genomic-Enabled Prediction Incorporating Genotype × Environment Interaction Models. Genes, Genomes and Genetics,8(9):3039-3047. doi: 10.1534/g3.118.200435.

51) Montesinos-López, O.A., Luna-Vázquez, F.J., Montesinos-López, A., Philomin, J., Singh, R., Crossa, J. (2018). An R Package for Multitrait and Multienvironment Data with the Item-Based Collaborative Filtering Algorithm. The Plant Genome, 11(3): 1-16. doi: 10.3835/plantgenome2018.02.0013.

50) Montesinos-López, A., Montesinos-López, O. A., de los Campos G., Crossa, J., Burgueño J., Luna-Vázquez F. J. (2018). Bayesian functional regression as an alternative statistical analysis of high-throughput phenotyping data of modern agriculture. Plant methods, 14(46): 1-17.

49) Montesinos-López, O.A., Baenziger, P. S., Eskridge K. M., Franco-Pérez, E. (2018). Analysis of Genotype-by-Environment Interaction in Winter Wheat Growth in Organic Production System. Emirates Journal of Food and Agriculture, 30(3): 212-223.

48) Cuevas, J., Granato, I., Fritsche-Neto, R., Montesinos-Lopez, O. A., Burgueño, J., Bandeira e Sousa, M., Crossa, J. (2018). Genomic-Enabled Prediction Kernel Models with Random Intercepts for Multi-environment Trials. Genes, Genomes and Genetics, 8(4): 1347-1365.

47). Montesinos-López, O.A., Montesinos-López, A., Crossa, J., Montesinos-López, J.C.,Mota-Sanchez, D., Estrada-González, F., Gillberg, J., Singh, R.,Mondal, S., and Juliana, P. (2018). Prediction of Multiple-Trait and Multiple-Environment Genomic Data Using Recommender Systems. Genes, Genomes and Genetics, 8(1): 131-147.

46). Crossa, J., Pérez-Rodríguez, P., Cuevas, J., Montesinos-López, O.A., Jarquín, D., de Los Campos, G., Burgueño, J., González-Camacho, J.M., Pérez-Elizalde, S., Beyene, Y., Dreisigacker, S., Singh, R., Zhang, X., Gowda, M., Roorkiwal, M., Rutkoski, J., Varshney, RK. (2017). Genomic Selection in Plant Breeding: Methods, Models, and Perspectives. Trends Plant Sci., 22(11):961-975.

45). Montesinos-López, A., Montesinos-López, O. A., Cuevas, J., Mata-López, W.A., Burgueño, J., Mondal, S., Huerta, J., Singh, R., Autrique, E., González-Pérez, L., and Crossa, J. (2017). Genomic Bayesian functional regression models with interactions for predicting wheat grain yield using hyper-spectral image data. Plant Methods, 13(62), 1-29.

44). Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Crossa, J., Montesinos-López, J. C., Luna-Vázquez, F. J., Salinas-Ruiz, J., ... & Buenrostro-Mariscal, R. (2017). A Variational Bayes Genomic-Enabled Prediction Model with Genotype× Environment Interaction. G3: Genes, Genomes, Genetics, 7(6), 1833-1853.

43). Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Crossa, J., Toledo, F. H., Montesinos-López, J. C., Singh, P., … Salinas-Ruiz, J. (2017). A Bayesian Poisson-lognormal Model for Count Data for Multiple-Trait Multiple-Environment Genomic-Enabled Prediction. G3: Genes|Genomes|Genetics, 7(5), 1595–1606. http://doi.org/10.1534/g3.117.039974

42). Montesinos-López, O.A., Montesinos-López, A., Crossa, J., de los campos, G., Alvarado, G., Mondal, S., Rutkoski, J., González-Pérez, L. (2017). Predicting grain yield using canopy hyperspectral reflectance in wheat breeding data. Plant Methods, 13(4): 1-23.

41). Cuevas, J., Crossa,J., Montesinos-López, O. A., Burgueño, J., Pérez-Rodríguez, P., de los Campos, G. (2017). Bayesian Genomic prediction with genotype × environment kernel models. G3: Genes|Genomes|Genetics, 7(1): 41-53

40). Montesinos-López, O.A., Franco-Pérez, E, Santos-Fuentes, E. E., Luna-Espinoza, I., Aragon-Cuevas, F. (2016). Perceptions and attitudes of the Mexican urban population towards genetically modified organisms. British Food Journal, 118(12): 2873-2892.

39). Cuevas, J., Crossa,J., Soberanis, V.,Pérez-Elizalde, S., Pérez-Rodríguez, P., de los Campos, G., Montesinos-López, O. A., Burgueño, J. (2016).Genomic prediction of genotype × environment interaction kernel regression models. The Plant Genome 9(3):1:20.

38). Santos-Fuentes, E. E., Montesinos-López, O. A., Andrade- Aréchiga, M. (2016). Tamaños de muestra que aseguran exactitud para estimar prevalencia de plantas bajo muestreo inverso. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 7(7):1499-1512.

37). Montesinos-López, O.A., Montesinos-López, A., Crossa, J. Toledo, F., Pérez-Hernández, O., Eskridge, K. M., Rutkoski, J. (2016). A Genomic Bayesian Multi-trait and Multi-environment Model. G3: Genes|Genomes|Genetics 6(9):2725-2744.

36). Montesinos-López, A., Montesinos-López, O. A., Crossa, J., Burgueño, J., Eskridge, K., Falconi-Castillo, E., He, X., Singh, P., and Cichy, K. (2016). Genomic Bayesian Prediction Model for Count Data with Genotype × Environment Interaction. G3: Genes|Genomes|Genetics: 6(5): 1165-1177.

35). Montesinos-López, O. A., Eskridge, K., Montesinos-López, A., Crossa, J., Cortés-Cruz, M. and Wang, D. (2016). A regression model for pooled data in a two-stage survey under informative sampling with application for detecting and estimating the presence of transgenic corn. Seed Science Research, 26(2):182-197.

34). Amador-Fierros, G., Montesinos-López, O. A., Alcaráz-Moreno, N. (2016). Validation of an instrument to measure tutor performance in promoting self-directed learning by using confirmatory factor analysis. Investigación y Educación en Enfermería, 34(1):74-83.

33). Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Pérez-Rodríguez, P., Eskridge, K., He, X., Juliana, P., ... & Crossa, J. (2015). Genomic prediction models for count data. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics, 20(4), 533-554.

32). Montesinos-López, O. A. Montesinos-López, A. Pérez-Rodríguez, P., Crossa, J., Burgueño, J., Eskridge K. M. (2015). Genomic-Enabled Prediction of Ordinal Data with Bayesian Logistic Ordinal Regression. G3: GENES, GENOMES, GENETICS 5(10): 2113–2126.

31). Montesinos-López, O. A. Eskridge K. M. Montesinos-López, A. Crossa, J. (2015). Three-stage optimal sampling plans for group testing data. Journal of the Indian Society of Agricultural statistics, 69(1):27-47.

30). Montesinos-López, O. A. Montesinos-López, Eskridge K. M. Crossa, J. (2015). Inverse sampling regression for pooled data. Statistical Methods in Medical Research, 24(1): 1-17.

29). Montesinos-López, O. A. Montesinos-López, A. Pérez-Rodríguez, P. de los Campos G. Eskridge K. M. Crossa, J. (2015). Threshold models for genome-enabled prediction of ordinal categorical traits in plant breeding. G3: GENES, GENOMES, GENETICS, 5(2) 291-300.

28). Montesinos-López, O. A. Eskridge K. M. Montesinos-López, A. Crossa, J. (2015). Optimal sample sizes for group testing in two-stage sampling. Seed Science Research, 25(1):12:28.

27). Kismiantini, Montesinos-López, O. A. García-Martínez J. J. Franco-Pérez E. (2014). Analyzing the Factors of Job Satisfaction in a Mexican Hospital with Binary Indicators By Confirmatory Factor Analysis. International Journal of Business and Management, 9(8):61-83. http://ccsenet.org/journal/index.php/ijbm/article/view/37588

26). Montesinos-López, O. A. Montesinos-López, A. Eskridge K. M. Crossa, J. (2014). Estimating a proportion based on group testing for correlated binary response. Journal of Biometrics & Biostatistics, 5:185. http://omicsonline.org/open-access/estimating-a-proportion-based-on-group-testing-for-correlated-binary-response-2155-6180.1000185.pdf

25). Montesinos-López, O. A. Montesinos-López, A. Crossa, J. Eskridge K. M. (2013). Sample size for detecting transgenic plants using inverse binomial group testing with dilution effect. Seed Science Research, 23(4), 279-288. https://dl.dropboxusercontent.com/u/64687574/PaperNegBindilution2013.pdf

24). Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A. Luna-Espinoza, I (2013). Tamaño de muestra para estimar expresión genética de plantas transgénicas usando pruebas de grupo, Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 4(1):33-47. https://dl.dropbox.com/u/64687574/paperssge_2013.pdf

23). Luna-Espinoza, I., Montesinos-López, O. A. (2013). Momios de apuestas en mercados predictivos sobre resultados electorales, Debate Economico 1(2): 7-33. https://dl.dropbox.com/u/64687574/MOMIOS_DE_APUESTA2012.pdf

22). Montesinos-López, O. A., Gaytán-Lugo, L. S., Montesinos-López, A. (2012). Fórmula para estimar la proporción de plantas genéticamente modificadas mediante pruebas de grupo. Revista Fitotecnia Mexicana, 35(3):209-219.http://www.revistafitotecniamexicana.org/documentos/35-3/3a.pdf

21). Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Crossa, J. Eskridge K. (2012). Sample size with finite population and imperfect diagnostic test for pooled samples, Seed Technology, 34(1): 61-77. https://dl.dropbox.com/u/64687574/Finitepool2012paper.pdf

20). Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Crossa, J. Eskridge K. (2012). Sample size under inverse negative binomial group testing for accuracy in parameter estimation, PLoS ONE 7(3): e32250. doi:10.1371 /journal.pone.0032250. http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0032250

19). Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, Luna-Espinoza, I, Gaytán-Lugo L. S., Espinosa-Solares, T. (2012). Prueba de grupo. Una eficiente alternativa para estimar prevalencia animal, Rev. Mex. Cienc. Pecu. 3(3):515-531. http://www.tecnicapecuaria.org.mx/trabajos/201210221774.pdf

18). Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A.,Crossa, J. Eskridge K. Sàenz-Casas, R. A. (2011). Optimal sample size for estimating the proportion of transgenic plants using the Dorfman model with a random confidence interval. Seed Science Research 21(3):235-246. https://dl.dropbox.com/u/64687574/paper2011.pdf

17). Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Santos-Fuentes, E. E., Valladares-Celis, P. E., Magaña-Echeverría, M. A. (2011). Tamaños de muestra para estimar prevalencia animal que aseguran cortos intervalos de confianza. Rev. Mex. Cienc. Pecu. 2(2):229-245. http://www.tecnicapecuaria.org.mx/trabajos/201104081556.pdf

16). Montesinos-López O. A., Montesinos-López A., Crossa J., Eskridge K y Hernández-Suárez C. M. (2010). Sample size for detecting and estimating the proportion of transgenic plants with narrow confidence intervals, Seed Science Research, (20), 123-136. https://dl.dropbox.com/u/64687574/Paper2010SeedScienceResearch.pdf

15). Hernández-Suárez C. M., Castillo-Chavez, C. Montesinos-López, O. A., Hernández-Cuevas, C. (2010). An application of queuing theory to sis and SEIS epidemic models. Mathematical Biosciences and Ingeneering, 7(4):809-823. http://oamontes.com.mx/wordpress/wp-content/uploads/2011/04/Epidemiology.pdf

14). Espinosa-Solares, T., Medina-Juárez, L. A., Hueda-Rasgado, E., Villanueva- Verduzco, C., Montesinos-López, O. A., Gómez-Cruz, A. (2010). Comparación de aceite de semilla de calabaza de tres especies y ocho aceites comerciales mediante un método multivariado. Ingeniería Agrícola y Biosistemas, 2(2): 75-80. http://www.chapingo.mx/revistas/inagbi/contenido.php

13). Franco-Pérez E, Montesinos-López O. A., et. al., (2010). Índice de satisfacción Laboral. Mercados y Negocios 11(1): 72-95. http://www.cucea.udg.mx/sites/default/files/publicaciones_merca/Revista_21.pdf.

12). Montesinos-López O. A., Mastache-Lagunas A. A., Luna-Espinoza I. Hernández-Suárez C. M., Hernández-Lira G.. (2009). Best linear unbiased familiar predictor for partial diallel experiments with maternal effects, Agricultura Técnica en México, 35(3): 245-256. Available at http://www.inifap.gob.mx/otros_sitios/vol35_num3.pdf.

11). Montesinos-López O .A., Hernández-Suárez C. M. Sáenz-Casas R. A. Luna-Espinoza I. (2009). Stochastic model to determinate the best quarantine strategy in cattle farms, Técnica Pecuaria en México, 47(3):271-284. Available at http://www.tecnicapecuaria.org.mx/trabajos/200907151919.pdf.

10). Hernández-Suárez C. M. , Montesinos-López O. A., Crossa J. and McLaren G. (2008). Probability models for detecting transgenic plants. Seed Science Research, 18:77-89. Available at http://journals.cambridge.org/action/ displayAbstract?fromPage=online&aid=1869088.

9). Magaña-Echeverría, M. A. Montesinos-López, O. A. y Hernández-Suárez, C. M. (2007). Comparación del nivel de formación del profesorado de tiempo completo de la Universidad de Colima para el desempeño docente y académico, Revista Mexicana de Investigación Educativa, 12 (33): 615-634. Available at http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/140/14003308.pdf

8). Montesinos-López, O. A., Mastache-Lagunas, A. A., Luna-Espinoza I., y Hidalgo Contreras-J. V. (2007). Best linear unbiased predictor for general combining ability and combined analysis of Griffing’s designs one and three, Revista Técnica Pecuaria en México, 45(2):131-146. Available at. http://www.tecnicapecuaria.org.mx/trabajos/200705295738.pdf.

7). Montesinos-López O. A. y Hernández-Suárez C. M. (2007). Mathematical models for infectious diseases, Salud Pública de México, 49 (3):218-226. Available at http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/106/10649307.pdf.

6). Magaña Echeverría M. A., Montesinos-López O. A., Hernández-Suárez C. M. (2007). Una alternativa para mejorar el proceso docente, basada en el Análisis de Cluster. Caso de estudio U de C, Organizaciones, 2(4): 10-22.

5). Magaña Echeverría M. A., Montesinos-López O. A., Hernández-Suárez C. M. (2007). Propuesta de categorización docente por nivel de desempeño en la U de C. Organizaciones, 2 (4):48-57.

4). Montesinos-López, O. A. Martínez-Garza, A. Mastache-Lagunas, A. A. y Rendón-Sánchez, G. (2006). Best linear unbiased predictor for specific combining ability and reciprocal effect of griffing’s designs one and three. Revista Fitotecnia Méxicana 29(3):263-270. Available at http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/src/inicio/ArtPdfRed.jsp?iCve=61029311.

3). Magaña-Echeverría, M. A. Montesinos-López, O. A. y Hernández-Suárez, C. M. (2006). Análisis de la evolución de los resultados obtenidos por los profesores de tiempo completo de la Universidad de Colima en las evaluaciones del ESDEPED y las realizadas por los estudiantes, Revista de la Educación Superior, 35(4) 140: 29-48. Available at http://www.anuies.mx/servicios/p_anuies/publicaciones/revsup/pdf/RES%20140.pdf.

2). Montesinos-López, O. A. Martínez-Garza, A. Mastache-Lagunas, A. A. y Rendón-Sánchez, G. (2005). Best linear unbiased predictor for specific combining ability of griffing’s designs two and four, Revista Fitotecnia Méxicana 28(4): 369-376. Available at http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/src/inicio/ ArtPdfRed.jsp?iCve=61028409.

1). Espinosa-Solares, T. Cruz-Castillo, Montesinos-López, O. A. y J. G. Hernández-Montes A.(2005). Raw coffee processing yield influenced by cultivar and harvest date. Journal of Agriculture of the University of Puerto Rico, 89(3-4): 169-180.
Libro
  • Montesinos-López O. A., Franco-Pérez, E., Luna-Espinoza I., Aragón-Cuevas, F. (2016). Percepciones y actitudes hacia los transgénicos en México. Editorial Pearson, ISBN:978-607-32-3825-0
  • Méndez-Avila J. C., Franco-Pérez, E., Montesinos-López O. A., Magana-Echeverria (2013). El comportamiento del consumidor infantil asociado con el entorno. Editorial Gasca. ISBN:978-607-465-069-3.
  • Montesinos-López O. A., Valladares-Celis (2011).La vida en versos. Editorial Gasca. ISBN:978-607-465-044-0. Muestra: https://dl.dropbox.com/u/64687574/La%20vida%20en%20versos-Para%20ti%20padre.pdf
  • Montesinos-López O. A., Montesinos-López A. Valladares-Celis P. E., Ramírez Shculte S. A. (2011). Dieño de experimentos básicos con SPSS. Un enfoque elemental. Editorial Gasca. ISBN: 978 607 465 037 2http://oamontes.com.mx/wordpress/wp-content/uploads/2011/04/PortadaDEBSPSS1.pdf
  • Montesinos- López O. A., Luna-Espinoza I., Hernández-Suárez C. M., Tinoco-Zermeño M. A. (2010).Muestreo Estadístico: Tamaño de muestra y estimación de parámetros, Editorial Universidad de Colima, Colima, México. ISBN: 978-607-7565-62-8.http://www.ucol.mx/docencia/facultades/economia/muestreo.php
  • Luna-Espinoza I., Montesinos-López O. A., Magaña-Echeverría M. A. Franco-Pérez E. (2009).Estadística: sus aplicaciones y contribuciones, Editorial Gasca, México, México. ISBN: 978-607-465-021-1.http://www.emprefiscal.com.mx/fonded/fichas/ESTA.pdf
Capítulos de Libro
  • Montesinos-López, O. A., Salinas-Ruiz, J., Franco-Pérez, E., Sandy Mejorada-Vázquez, N. (2016). Prueba Enlace. La realidad de los alumnos de educación básica en Colima. p. 1-34. In María de los Dolores Santarriaga Pineda y Francisco Carlos Soto Ramírez (Coord.) Modelos predictivos y asociativos en mercadotecnia. Fondo editorial grupo Gasa. México D. F. ISBN: 978-607-9429-34.
  • Luna-Espinoza, Ignacio, Montesinos-López, O. A. Martínez-Valdivieso A. 2012. Los derechos políticos de las mujeres en México: antecedentes y situación actual. p. 129-164. ln. Villeda-Santana (Coord.) Mujeres Indígenas del sur de México y sus derechos humanos Limitaciones y Desafíos. CONACyT-INMUJERES-Plaza y Valdés. México D. F. ISBN: 978-607-402-517-0.
  • Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Franco-Pérez, P. E., Macias-Elizarraraz, S., Acosta-Díaz, R. (2011). Método para comparar k muestras binomiales para preguntas delicadas en las MPYMES. En Rogelio-Flores, R., Arce-Castro, B. A., Flores-Preciado, J. (Eds.). La Mercadotecnia y los Negocios sustentables, Editorial Gasca. ISBN 978-607-465-047-1, pp.69-86. https://dl.dropbox.com/u/64687574/Kmuestrasbinomailes.pdf
  • Méndez-Ávila, J. C., Franco-Pérez, E., Montesinos-López, O. A., Magaña-Echeverría, M. A. (2011). Los negocios nacionales e internacionales y su asociación con la obesidad infantil. En Franco-Pérez, E., Rogelio-Flores, R., Sánchez-Gutiérrez, J. (Eds.). Competitividad, innovación y sustentabilidad de los negocios en México, Editorial Gasca. , ISBN 978-607-465-048-8, pp.171-186. https://dl.dropbox.com/u/64687574/Obesidad1.pdf
  • Santos-Fuentes, E. E., Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, A., Franco-Pérez, E., Luna-Espinoza-Ignacio. (2011). Software de muestreo estadístico que asegura precisión en la estimación de parámetros. En Franco-Pérez, E., Rogelio-Flores, R., Sánchez-Gutiérrez, J. (Eds.). Competitividad, innovación y sustentabilidad de los negocios en México, Editorial Gasca. , ISBN 978-607-465-048-8, pp.275-288. https://dl.dropbox.com/u/64687574/Softwareaipe.pdf

 

 

 

offcanvas