Por: Llera, J.; Martinengo, N.; Morelli, Cl.; Cánovas, L.; Galiotti, H.; Martínez, E.y Matus, S. En: XIX Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría. Santiago del Estero. Argentina. 2014 Los métodos para pronosticar cosechas se basan en la fisiología, fenología y métodos de muestreo e inferencia estadística. La dimensión del pronóstico se realiza a nivel parcelario, utilizando diferentes modelos y estrategias de muestreo que permitan la estimación a un nivel de confianza fijado y su posterior evaluación. El modelo estadístico general propuesto es j=1, 2, 3, 4; i=1, 2, 3,.. donde t-j determina el momento del pronóstico de cosecha anterior a t, Yi,t: es la producción total de la parcela en la campaña i, al momento t de la cosecha. Yi,t-j : es la producción total en la campaña i, al momento anterior t-j y ?i,t: es el error aleatorio del pronóstico. Se trabaja en una parcela compuesta por 1794 plantas (N) de vid variedad Malbec. En una campaña i y momento t de la cosecha, el problema está en determinar cuál será el valor de producción Yi,t total de la parcela. A partir del modelo general se proponen otros basados en la estimación del peso promedio de la producción por planta según: el peso de racimos por plantas, la cantidad de racimos, cantidad de bayas y los pesos unitarios de las bayas. Las estrategias de muestreo ensayadas fueron: sistemático aleatorio, conglomerados y un muestreo aleatorio simple. Se valida que los pronósticos cercanos a cosecha (j=1), en el modelo de producción parcelaria basado en el peso promedio de la producción por planta, aplicando una estrategia de dos fases con muestreo aleatorio sistemático, resultan con menor error de pronóstico. Se explicitan las formas de calcular las varianzas e intervalos de confianza para el pronóstico, según el modelo que se utilice. Para un pronóstico temprano (j>1), los primeros resultados indican que la estrategia de muestrear plantas a lo largo de toda la parcela da menor error de pronóstico que en el caso de sortear claros.