Escuela de Estadística

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https://hdl.handle.net/10893/11049

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Examinando Escuela de Estadística por Autor "Andrade Bejarano, Mercedes"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Manejo de datos faltantes en el análisis de datos longitudinales usando un modelo lineal mixto : comparación por medio de simulación de varias alternativas y aplicación a datos de salud.
    (2019-10-18) Flórez Poveda, Alvaro José; Andrade Bejarano, Mercedes; El Helou, Karen Lizeth; Lemus, Marcela
    La presencia de datos faltantes en un análisis de datos longitudinales bastante común, especialmente en estudios médicos donde se trabaja con sujetos humanos, que afecta la precisión de las estimaciones y además puede provocar sesgos, o que puede llevar a conclusiones erróneamente acerca de un tratamiento o terapia. Estas consecuencias negativas dependen, no solo de como se manejan los datos faltantes o de proporción de los mismos, sino también e las razones por las cuales estos se presentan (llamados, mecanismos de datos faltantes. Por esta razón este trabajo tiene como objetivo la comparación de diferentes técnicas para el manejo de los datos faltantes en el análisis de datos longitudinales. Para evaluar el comportamiento de estas técnicas se realizó un estudio de simulación donde se compararon las estimaciones de los efectos fijos y aleatorios de un modelo lineal de efectos mixtos usando cuatro métodos para el manejo de datos faltantes, bajo diferentes escenarios de datos faltantes (mecanismos), estos escenarios se basaron en el análisis de datos longitudinales obtenidos de recién nacidos con bajo peso entre febrero de 2002 y noviembre de 2010 que pertenecen al programa de alto riesgo y canguro del HUV.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelación de la curva de peso de tres años, de neonatos con bajo peso al nacer en el Hospital Universitario Del Valle (HUV), en Santiago De Cali, Colombia, Sur América.
    (Universidad del Valle, 2021-08-18) Andrade Bejarano, Mercedes; Tovar Ríos, Diego Alejandro; Torres Muñoz, Javier; Grupo de Investigación en Estadística Aplicada INFERIR
    La proporción de neonatos con bajo peso al nacer en Colombia ha pasado de 7.2% en 1998 a 9.4% en 2019, con un crecimiento continuo el cual presentó una leve disminución en el período 2012 a 2016, volviendo a incrementar en el año 2017. Por departamentos, en el año 2019, el departamento del Valle del Cauca reportó una proporción de 7.0% de neonatos con bajo peso al nacer y de esta proporción, el 64.1% pertenecen a la ciudad de Santiago de Cali (capital del departamento del Valle del Cauca), siendo el Hospital Universitario del Valle (HUV) Evaristo García el principal centro de atención hospitalario público de nivel III del Departamento del Valle del Cauca y el que reporta el mayor número de neonatos con bajo peso al nacer, con una proporción de 75 % de los niños nacidos en este centro hospitalario. Por lo tanto, el objetivo de esta investigación es modelar la curva de crecimiento de tres años de neonatos con bajo peso al nacer en el Hospital Universitario del Valle, Cali, Colombia, Sur América.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelación estadística de variables climáticas en el suroccidente colombiano
    (2018-04-18) Andrade Bejarano, Mercedes; Conde Arango, Gabriel; Castañeda Tique, Karin Julieth; Castro Cano, Lina Marcela; Cruz, Nini Johana; Delgado, Efraín; Flórez Poveda, Álvaro; Laverde García, Claudia Alejandra; Malez, Víctor Hugo; Medina Pacheco, Caroly Nathaly; Millán Hernández, John Jairo; Mera, Mauricio; Ramírez Quiñonez, Greisy; Rivas Ordoñez, María Lorena; Portillo Rosero, Ruben Alexis; Zape, Diana Katerine; Zuluaga Duque, Edison Andrés
    Este proyecto de investigación está enmarcado dentro del objetivo general del grupo INFERIR, sobre modelación de variables climáticas dentro de su línea de investigación en Estadística Ambiental, y tiene como meta el desarrollo de modelos estadísticos para la predicción de variables climáticas como la temperatura y la precipitación, en sitios del Valle del Cauca donde no han sido medidas, con el fin de generar información para la planeación y la toma de decisiones de agricultores, centros de investigación agrícola y corporaciones autónomas regionales encargadas de conservar los recursos naturales e hídricos. Para cumplir con el objetivo general el proyecto se dividió en siete objetivos específicos que se convirtieron en sub proyectos: 1) Modelo Lineal Mixto Generalizado para la modelación de la temperatura promedio en el Valle del Cauca 2) y 3) Modelación de la temperatura máxima y la temperatura mínima mensual en el Valle del Cauca, a través de la Teoría de Valores Extremos y del Modelo Lineal Mixto 4) Distribución espacial y temporal de la precipitación en el Valle del Cauca 5) Modelos Mixtos Lineales Generalizados para la modelación de la precipitación mensual en el Valle del Cauca 6) Modelación de la precipitación diaria en el Valle del Cauca a través del Modelo Lineal Mixto Generalizado 7) Aplicación de la Suavización Spline en la modelación de la temperatura promedio mensual en el Valle del Cauca usando Ponderación por Diagramas de Voronoi. De igual manera, en el marco de esta investigación se concluyó la investigación titulada Modelación de la Temperatura Promedio Mensual a través de Modelos Lineales Mixtos.