Estadística

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https://hdl.handle.net/10893/4019

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Examinando Estadística por Autor "Arango Londoño, David"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis espacio-temporal del COVID-19 y construcción de redes de contacto en Santiago de Cali.
    (Universidad del Valle, 2021) Luna Alegria, Manuel Enrique; Cadena Lemos, Christian Camilo; Arango Londoño, David; Mosquera Restrepo, Jaime
    La enfermedad COVID-19 desde sus inicios en China, se ha convertido en una problemática mundial por su alta tasa de contagio y la fácil propagación del virus SARS-coV-2. En este trabajo, se propone un análisis estadístico espacio-temporal de los casos positivos acumulados del COVID-19, desde enero 2020 hasta el 26 de septiembre del 2020 en Santiago de Cali (Colombia). También, una construcción de redes de contactos de los individuos notificados como positivos. Por las características de la pandemia, el análisis espacio-temporal ayudó a entender que zonas de la ciudad se habían visto mayormente afectadas por la enfermedad, además, mediante pruebas de aleatoriedad espacial se logró determinar los tipos de patrones que se presentaban en diferentes periodos de tiempo. Las redes de contacto, fueron una ayuda adicional de prevención. Es decir, si un individuo era positivo por COVID-19, la IPS donde este se encontraba realizaba otra encuesta para recopilar información importante, como, sus contactos más cercanos, tipo de contacto, etc. Luego, con esta información se construyeron la red de contactos de cada individuo, visualizando de forma previa posibles casos positivos de COVID-19. Estas metodologías podrían ser herramientas útiles para la implementación de planes de mitigación más eficientes contra la COVID-19 u otras enfermedades con características similares de propagación.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis multivariado para la caracterización de zonas agroecológicas según factores edafoclimáticos en las fincas productoras de banano del Urabá antioqueño.
    (Universidad del Valle, 2016-09-16) Portillo Rosero, Angela Marcela; Arango Londoño, David
    La premisa de esta investigación parte de las ventajas de adecuar la metodología de zonificación agroecológica y las técnicas estadísticas multivariantes para caracterizar extensiones de tierra con base en aspectos medio ambientales y topográficos sobre las fincas productoras de banano en el Urabá Antioqueño. Las condiciones agroecológicas se caracterizaron a partir de suelo, clima y vegetación, definiendo inicialmente grupos de lotes internamente similares respecto a variables edafoclimáticas utilizando algoritmos mixtos, que incluyen el Análisis Factorial Múltiple (AFM) como paso previo a una clasificación usando Análisis de Conglomerados. Se logra conformar un total de 5 grupos homogéneos, en los que se evidenció que la variabilidad de las características climáticas y de vegetación es poco apreciable a lo largo de la región; sin embargo las variables referentes al suelo muestran tener mayor variabilidad dentro de los grupos, dado que sus características dieren entre cada clase, por lo que son consideradas muy influyentes en la clasificación de las unidades de manejo, se encontró también que la cualidad más distintiva en toda la zona es la acidez de los suelos debido a que su PH varía aproximadamente entre 5 y 6, característica que hace del Urabá una región ideal para la producción del banano, debido además a que se trata de suelos con buena capacidad de almacenamiento de agua y nutrientes por los altos contenidos de arcilla. Finalmente se concluye que las clases son conformadas a partir de su distancia espacial debido a que las características pueden ser muy similares por su cercanía.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelación del precio de la oferta de vivienda en venta de la ciudad de Cali, considerando variables propias del activo y covariables de su entorno.
    (Universidad del Valle, 2021) Barrios Caracas, Sebastian; Quinto Rodriguez, Kevin Stiven; Arango Londoño, David
    La oferta de vivienda en venta de la ciudad de Cali es un mercado propiamente de plataformas web, donde entran en juego 2 tipos de usuario: ofertantes y compradores. El problema radica en que no se tiene claridad sobre los parámetros que valoriza un inmueble. Como objetivo se tiene modelar el precio de las ofertas de vivienda en venta de la ciudad de Cali, considerando variables propias del activo y covariables de su entorno. Los datos fueron recolectados a través de web scraping desde la página web de Mercado Libre Colombia en junio de 2020. Adicionalmente, mediante la localización de los registros se complemento la base de datos con covariable del entorno. Para el ajuste de los modelos de regresión en el precio de la oferta, se separan los apartamentos y las casas debido a las diferencias en sus características. Se utiliza un modelo lineal generalizado con función de enlace gammas y 3 métodos de aprendizaje automático: árboles de regresión, bosques aleatorios y redes neuronales. Los resultados muestran que el modelo lineal generalizado es el más óptimo para predecir el precio de las casas y los bosques aleatorios para la predicción de la oferta de apartamentos. Como conclusión se tiene que las covariables de entorno contribuyen en la generación de valor del inmueble, incluso se recomienda la implementación de más covariables en futuras investigaciones.