[en] One of the most common and important tree characteristics used in forest management decision-making is tree diameter-at-breast height (DBH). This paper presents results on an evaluation of two growth functions developed to model stem diameter increases in individual Pinus occidentalis Sw. trees in La Sierra, Dominican Republic. The first model was developed in order to predict future DBH (FDM) at different intervals of time and the other for predicting growth, that is, periodic annual diameter increment (PADIM). Each model employed two statistical techniques for fitting model parameters: stepwise ordinary least squares (OLS) regression, and mixed models. The two statistical approaches varied in how they accounted for the repeated measurements on individual trees over time, affecting standard error estimates and statistical inference of model parameters. Each approach was evaluated based on six goodnessof-fit statistics, using both calibration and validation data sets. The objectives were 1) to determine the best model for predicting future tree DBH; 2) to determine the best model for predicting periodic annual diameter increment, both models using tree size, age, site index and different indices of competitive status; and 3) compare which of these two modeling approaches predicts better the future DBH. OLS provided a better fit for both of the growth functions, especially in regards to bias. Both models showed advantages and disadvantages when they were used to predict growth and future diameter. For the prediction of future diameter with FDM, accuracy of predictions were within one centimeter for a five-year projection interval. The PADIM presented negligible bias in estimating future diameter, although there was a small increase in bias as time of prediction increased. As expected, each model was the best in estimating the response variable it was developed for.. However, a closer examination of the distribution of errors showed a slight advantage of the FDM against the PADIM. Based on this, it is proposed that the FDM model is used to estimate future diameter and periodic diameter increment (growth) of P. occidentalis.

[es] Una de las características más empleadas e importantes utilizada en la toma de decisiones en el manejo forestal es el diámetro normal —DBH— de los árboles. En este artículo se presentan los resultados de la evaluación de dos funciones de crecimiento utilizadas para predecir el incremento futuro en diámetro normal (FDM) en intervalos de tiempo diferentes, y el crecimiento o incremento periódico anual en diámetro normal (PADIM) en árboles individuales de Pinus occidentalis, en La Sierra, República Dominicana. Se emplearon dos técnicas estadísticas para el ajuste de los parámetros: cuadrados mínimos ordinarios (OLS) por etapas de regresión y modelos mixtos. Las técnicas variaron en la forma la en que se tuvieron en cuenta las medidas repetidas sobre los árboles, afectando a la estimación de los parámetros y al error estándar. La bondad de ajuste de cada modelo fue evaluada con seis estadísticos, usando conjuntos de datos separados para la calibración y la validación de los mismos. Los objetivos fueron 1) determinar el mejor modelo para predecir el incremento futuro en DBH y 2) el incremento periódico anual en diámetro de los árboles usando en ambos modelos el tamaño y la edad del árbol, el índice de sitio y diferentes índices de competencia, y 3) comparar cuál de las técnicas de ajuste empleadas predice mejor el DBH futuro.El método de los cuadrados mínimos ordinarios ofreció un ajuste mejor en la estimación del incremento en diámetro normal en ambos modelos, especialmente en lo que respecta al sesgo. La precisión de la estimación del diámetro futuro con el modelo FDM fue menor de un centímetro para las predicción del intervalo entre uno y cinco años, y de poco más de un centímetro para la predicción del diámetro a los seis años. El error en la predicción del diámetro futuro fue insignificante con el modelo PADIM, aunque se detectó un pequeño aumento del sesgo conforme aumentó el intervalo de tiempo de predicción. Según lo esperado, cada modelo fue el mejor para la predicción de la variable para la que fue diseñado. Sin embargo, un examen más exhaustivo de la distribución de los errores mostró una ligera ventaja del modelo FDM frente al PADIM, por lo que proponemos el uso del primero para la predicción del diámetro normal futuro y el incremento periódico anual en diámetro (crecimiento) de P. occidentalis.