Examinando por Materia "Modelos estadísticos"
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Publicación Acceso abierto Ajuste de curvas de producción de claveles y mini claveles en una empresa productora y exportadora en la Sabana de Bogotá mediante datos funcionales(Universidad del Valle, 2018) Bedoya Dorado, Evelyn; Olaya, Javier; Tovar Rios, Diego AlejandroColombia es uno de los principales productores y exportadores de flores del mundo, ocupando el segundo lugar después de Holanda. Los departamentos de Cundinamarca y Antioquia concentran la mayor producción, con el 72% y 27% respectivamente. Gracias al apoyo del Ministerio de Agricultura y programas de promoción, las exportaciones se han diversificado, aunque Estados Unidos sigue siendo el principal destino, recibiendo el 75% de la producción. En 2016, las exportaciones alcanzaron 1.312 millones de dólares y 235.000 toneladas, destacándose especies como rosa, clavel y crisantemo. En este contexto, la empresa C.I. Flores de Aposentos S.A.S., dedicada a la producción y exportación de claveles y mini claveles, busca mejorar sus modelos de predicción de producción. Actualmente, sus modelos son empíricos y no se ajustan al comportamiento real de los datos; por ello, este trabajo propone ajustar las curvas de producción mediante un modelo estadístico no paramétrico que represente con mayor precisión los índices reales de producción.Publicación Acceso abierto Comparación de métodos para estimar razones de prevalencia(Universidad del Valle, 2024) Sinisterra Gutiérrez, Dallys Nicol; Tovar Cuevas, José RafaelEste estudio abordó la comparación de métodos para estimar las razones de prevalencia desde una perspectiva analítica y mediante un ejercicio de simulación para diferentes tamaños de muestra y momentos de prevalencia, considerando casos de presencia media, alta y baja de la enfermedad, con el objetivo de facilitar los procesos para seleccionar modelos y reducir la sobreestimación, identificando la naturaleza de los datos. Se realizaron comparaciones con y sin modelos estadísticos, como los modelos Logístico, Log-binomial, Poisson y Poisson Robusto, enfatizando el tipo de estudio epidemiológico asociado con cada uno, desde un enfoque clásico y bayesiano. También se desarrolló una comparación a través de un caso aplicado de pacientes con eventos adversos, visto longitudinalmente considerando los tiempos de admisión y transversalmente con el número total de eventos adversos en el período estudiado.Publicación Acceso abierto Estimación de nitrógeno en dosel para el cultivo de caña de azúcar (saccharum offcinarum) a partir de imágenes multiespectrales(Universidad del Valle, 2025) Saiz Álvarez, Eduardo José; Moreno Maya, José Alejandro; Reyes Trujillo, Aldemar; Garcia Cortes, Cesar EdwinConocer el estado nutricional de las plantas, especialmente el contenido de nitrógeno es fundamental en la agricultura para la planificación de la fertilización nitrogenada en cultivos como la caña de azúcar en el Valle del Cauca. Este proyecto tiene como propósito desarrollar un modelo de estimación de la concentración de nitrógeno en dos ciclos del cultivo (plantilla y soca) de caña de azúcar variedad CC-01-1940 sometido a diferentes dosis de fertilización nitrogenada. Se obtuvo información multiespectral y de la concentración de nitrógeno foliar a partir de cuatro campañas de medición por ciclo. Para la construcción del modelo de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS), se procesaron las imágenes multiespectrales y se obtuvieron 23 índices de vegetación (IV), adicionalmente, mediante una matriz de coocurrencia de niveles de grises se calcularon 8 variantes de textura para cada uno de los IV, para un total de 207 variables predictoras. Dando como resultado que el modelo es más útil para estimar el contenido de nitrógeno en etapas tempranas de desarrollo vegetativo (R2 > 0.756) en caña de azúcar, específicamente en la variedad CC 01-1940, logrando identificar mayor influencia en la predicción del modelo en índices espectrales que involucran la región del rojo, borde rojo e infrarrojo cercano (RedEdge & NIR).Publicación Acceso abierto Estimación de nitrógeno en dosel para el cultivo de caña de azúcar (saccharum offcinarum) a partir de imágenes multiespectrales(Universidad del Valle, 2025-08-11) Saiz Álvarez, Eduardo José; Moreno Maya, José Alejandro; Reyes Trujillo, Aldemar; Garcia Cortes, Cesar EdwinConocer el estado nutricional de las plantas, especialmente el contenido de nitrógeno es fundamental en la agricultura para la planificación de la fertilización nitrogenada en cultivos como la caña de azúcar en el Valle del Cauca. Este proyecto tiene como propósito desarrollar un modelo de estimación de la concentración de nitrógeno en dos ciclos del cultivo (plantilla y soca) de caña de azúcar variedad CC-01-1940 sometido a diferentes dosis de fertilización nitrogenada. Se obtuvo información multiespectral y de la concentración de nitrógeno foliar a partir de cuatro campañas de medición por ciclo. Para la construcción del modelo de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS), se procesaron las imágenes multiespectrales y se obtuvieron 23 índices de vegetación (IV), adicionalmente, mediante una matriz de coocurrencia de niveles de grises se calcularon 8 variantes de textura para cada uno de los IV, para un total de 207 variables predictoras. Dando como resultado que el modelo es más útil para estimar el contenido de nitrógeno en etapas tempranas de desarrollo vegetativo (R2 > 0.756) en caña de azúcar, específicamente en la variedad CC 01-1940, logrando identificar mayor influencia en la predicción del modelo en índices espectrales que involucran la región del rojo, borde rojo e infrarrojo cercano (RedEdge & NIR).Publicación Acceso abierto Factores asociados a la probabilidad de que un individuo sea diagnosticado con dengue(Universidad del Valle, 2019) Portilla Núñez, Sandra Milena; Tovar Cuevas, Jose RafaelEl dengue es una enfermedad viral transmitida por mosquitos, la cual presenta una serie de signos y síntomas particulares que pueden ser agrupados en ocho categorías así: dolor general, signo de alarma, malestar general, erupción cutánea, manifestaciones hemorrágicas, ictericia, alteración neurológica, y síntomas respiratorios. Cada una de dichas categorías representa una variable para el diagnóstico de la enfermedad, agregando una novena variable que sería un análisis de sangre o hemograma. Se estudia la asociación de cada categoría construida a partir de signos y síntomas, incluyendo el resultado del hemograma con la presencia-ausencia de la enfermedad, a partir de allí, se ajusta un modelo estadístico usando métodos clásicos y bayesianos, para analizar la relación del resultado del hemograma y las categorías con la presencia-ausencia de la enfermedad. Finalmente, se desarrolla un proceso de selección de modelos para establecer el que mejor estime la probabilidad.Publicación Acceso abierto Factores que afectan la permanencia de los estudiantes en el programa de subsidio económico de la Universidad del Valle(Universidad del Valle, 2023) García Ospina, Carolina; Sépulveda Sánchez, Nicole Dayana; Flórez, Alvaro J.La capacidad económica es un factor importante en la vida de un estudiante para poder mantenerse dentro de una institución educativa y suplir tanto las necesidades básicas personales como las académicas, es por esto que las universidades ofrecen diferentes ayudas económicas como lo son los subsidios económicos y becas alimenticias para dar un soporte económico a los estudiantes que les permita culminar su etapa académica. En este caso particular la Universidad del Valle, ofrece a los estudiantes que cumplen con los requisitos establecidos un subsidio económico el cual se espera que sea invertido en equipo tecnológico para el uso académico, en materiales solicitados y/o suplir necesidades básicas. Sin embargo, hay casos de estudiantes que cuentan con este subsidio económico y terminan perdiéndolo antes del tiempo establecido, es por esto por lo que se quiere estudiar cuáles son los factores que están afectando a los estudiantes en su permanencia dentro del subsidio económico por medio de un modelo multinomial que permite identificar en presencia de cuáles variables es más probable que un estudiante pierda el subsidio económico dentro de los cinco semestres definidos. En el estudio se evidenció que el semestre académico, la ciudad de procedencia y el tipo de régimen al que está adscrito el estudiante son variables que influyen a la hora de que un estudiante deserte del programa del subsidio económico.Publicación Acceso abierto Modelación de la contaminación del aire por material particulado (PM10) en Santiago de Cali a través de regresión no paramétrica durante el período 2003-2006(Universidad del Valle, 2011) Montoya Quesada, Luisa María; Orobio Belalcazar, Sandra Milena; Flórez, Álvaro JoséEste trabajo se ocupa de la contaminación atmosférica de la ciudad de Santiago de Cali durante el período 2003-2006, la cual fue declarada por el Ministerio del Medio Ambiente como la segunda ciudad más contaminada de Colombia, después de Bogotá (CONPES 3344, 2005). Se modela el comportamiento de la concentración promedio horaria del material particulado con diámetro inferior a 10 um durante 24 horas por estación de monitoreo, tipo de día (Ordinarios y Domingos y Festivos) y año, mediante el Estimador Lineal Local propuesto por Cleveland (1979), identificando las horas del día en las cuales se presentan los niveles más altos del contaminante e incorporando la variable precipitación para la zona Norte de la ciudad. También se caracterizan las zonas incluidas en el estudio, según nivel de concentración del contaminante, las cuales muestran un comportamiento característico de acuerdo al tipo de día. Se propone el uso de bandas de variabilidad a partir del estimador de varianza de Gasser, Sroka y Jennen-Steinmetz (1986).Publicación Acceso 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 AndrésEste 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.Publicación Acceso abierto Predicción de la permanencia de los aspirantes a tecnologías nocturnas de la Institución Universitaria Antonio José Camacho [recurso electrónico](Universidad del Valle, 2013-07-16) Nuñez Vernaza, Rogelio AlexanderLa deserción de los estudiantes de la educación superior, se ha convertido en un problema de orden nacional el cual genera perdidas económicas a las familias, las instituciones y las regiones. Este trabajo aborda dicha problemática en la Institución Universitaria Antonio José Camacho, y estudia el desarrollo de una herramienta que sirva para predecir en el momento de ingresar un nuevo estudiante, si éste terminará la carrera o desertará por bajo rendimiento académico. Se emplean técnicas estadísticas multivariadas, entre ellas el análisis discriminante y el método de regresión logístico de variable dependiente limitada. Estas técnicas se caracterizan por encontrar relaciones de dependencia entre varias variables denominadoras clasificadoras y una variable dependiente o categórica que se emplea para clasificar a distintos individuos.Publicación Acceso abierto Propuesta metodológica para construir reglas de clasificación: caso de aplicación dengue(Universidad del Valle, 2017) Méndez Alzate, Andrés Camilo; Tovar Cuevas, Jose RafaelEn el presente trabajo de grado, se desarrolló una propuesta metodológica para construir algoritmos clasificadores. Mediante la flexibilidad que otorga la estadística Bayesiana se desarrollaron 4 prototipos de algoritmos clasificadores; se usó un archivo de datos de 987 pacientes con diagnóstico serológico para dengue confirmado. El uso de este archivo fue avalado por el respectivo comité de ética de la Universidad del Valle. Los principales insumos de entrada para las propuestas de algoritmo clasificador fueron los signos y síntomas que presentaban los individuos en el archivo de datos. Mediante la experiencia de 5 expertos en el diagnóstico del dengue y revisión de la literatura se definieron los subconjuntos de signos y síntomas que debían ingresar a cada prototipo. La propuesta metodológica comprende el uso de la estadística Bayesiana para calcular probabilidades predictivas que cuantifiquen la incertidumbre de tener dengue. Los últimos dos prototipos que se desarrollaron, contaron con la propiedad de retroalimentarse una vez se cuente con nuevos datos, ya sean de nuevos estudios o con la experiencia de un especialista, de esta manera se logró una interacción más directa entre el algoritmo clasificador y el médico tratante. Se desarrollaron un total de 4 prototipos, cada uno de ellos fue validado por dos métodos distintos. El primero es una validación interna de su capacidad predictiva y el segundo es la aproximación a una validación externa mediante técnicas de remuestreo Boostrap, puesto que no se contó con un archivo de datos diferente al utilizado en la construcción de los prototipos para realizar una validación externa completa. Las 4 propuestas de algoritmos clasificadores obtuvieron resultados satisfactorios en las validaciones realizadas, siendo los últimos dos prototipos los que mejores índices de rendimiento alcanzaron. La metodología aquí propuesta resultó ser pertinente para clasificar a los individuos con dengue, puesto que para el correcto diagnóstico de esta enfermedad la experiencia de los médicos que día a día tratan pacientes es de vital importancia. Dicha experiencia generalmente es obviada en la construcción de métodos de clasificación que utilizan procedimientos estadísticos como la regresión logística o arboles de decisión entre otrosPublicación Acceso abierto Uso del modelo lineal generalizado (CLOLOG) para la predicción del SXF en sus formas : mutación completa, permutación y zona gris(Universidad del Valle, 2017) Montaño Hurtado, Mónica; Tovar Cuevas, José RafaelEste estudio explora las relaciones de las variables: antecedentes familiares con Síndrome de X Frágil (SXF), dos índices de discapacidad construidos en un estudio previo a través de los resultados de la pregunta 20 de la encuesta “Genética Médica Poblacional” y el índice de discapacidad obtenido de la aplicación del test WHODAS 2.0, con la presencia o ausencia del (SXF) en sus formas Mutación completa, Premutación y Zona gris, por medio de los modelos lineales generalizados para datos binarios con enlace log-log complementario. Las variables incluidas en los modelos planteados para explicación del trastorno Mutación Completa y Premutación fueron significativas, a diferencia de los modelos cloglog para el trastorno Zona gris, ya que es un trastorno que no asocia problemas de discapacidad. Por otro lado, las medidas de exactitud obtenidas de la aplicación de la curva ROC evidenciaron mejor poder discriminante para el modelo ajustado para dar predicción del trastorno Mutación Completa que aquel ajustado para dar predicción del trastorno Premutación. Para ámbitos aplicativos, se sugirió usar los modelos donde, en su conjunto de variables explicativas, se encuentra el índice de discapacidad obtenido del test WHODAS 2.0, ya que gracias a sus buenas características y a su fácil obtención se vuelve el método más práctico para su replicación.Publicación Acceso abierto Validación externa de prototipos clasificadores en un caso aplicado : dengue(Universidad del Valle, 2019) Quiñones Losada, Katherin Juliana; Suárez Mensa, Lizeth FernandaEn el presente trabajo se buscó validar mediante simulación cuatro algoritmos clasificadores ya establecidos, considerando diferentes prevalencias de las combinaciones de signos y síntomas de la enfermedad, con el fin de analizar su posible desempeño en diferentes áreas endémicas de Colombia. Para el desarrollo del trabajo se consideró que el dengue es una de las patologías infecciosas con mayor impacto social, cuya presencia, despierta gran interés respecto a su vigilancia, prevención y control por parte de entidades de salud pública. Este proyecto es la continuación de un estudio previo (trabajo realizado por [Méndez, 2017]) en el que se desarrollaron cuatro prototipos para clasificar individuos con dengue a partir de las combinaciones de signos y síntomas expresado por el paciente en la consulta clínica. Una vez creados los algoritmos, surgió la necesidad de evaluar su posible uso en zonas que se consideran distintas, es decir, surgieron interrogantes acerca de su efectividad en la detección de individuos con dengue tanto en zonas endémicas como en zonas no endémicas. El autor, realizó un proceso de validación interna de los cuatro algoritmos clasificadores creados, utilizando un archivo de datos que contenía la información recolectada en campo, durante la ejecución de un macroproyecto de investigación que abordaban integralmente el problema de salud pública relacionado con la enfermedad. Dado que no se contaba con otros archivos de datos, no se logró llevar a cabo un buen proceso de validación externa. Inicialmente, los principales insumos que se tuvieron en cuenta para la realización del proyecto, fue lo encontrado por el trabajo mencionado, con el fin de establecer divergencias o similitudes entre los resultados obtenidos en cuanto al cálculo de las distintas medidas de desempeño. Según la propuesta metodológica, se llevó acabo un estudio de simulación considerando distintos escenarios, tanto de la presencia de signos y síntomas, como de prevalencia de la enfermedad. Con la realización de este trabajo, se observó que los prototipos clasificadores que generan sus probabilidades predictivas haciendo uso del Teorema de Bayes continuo, presenta mejores resultados a la hora de clasificar los individuos. En cuanto a la validación de los prototipos, se encontró que el prototipo II y IV no tuvieron buenos resultados para la sensibilidad de la prueba en los escenarios de simulación estudiados. Dichos prototipos poseen una mayor probabilidad de identificar a pacientes que no tienen dengue cuando hay una prevalencia alta de pacientes con odinofagia.