Estadística

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Estimación funcional robusta de la media de la humedad relativa

Olaya Ochoa, Javier | 2018

Las observaciones atípicas pueden generar estimaciones erro´neas o que no concuerdan con la realidad, por lo que es de gran importancia la implementación de técnicas que identifiquen y traten de una forma adecuada dichos valores. En el siguiente trabajo se logra establecer una metodología para reducir el impacto generado por las observaciones atípicas de la Humedad Relativa en el promedio del año 2016 en la ciudad de Santiago de Cali, Colombia. Para esto se aprovechan las ventajas generadas al utilizar el análisis de datos funcionales, de donde se desprenden conceptos como el de profundidad funcional, utilizado para identificar los días del año que presentaron un patrón diferente al convencional y posteriormente mediante teoría de datos escalares buscar una estimación de la media que no se vea afectada por dichos valores. Se estableció que realizando un recorte del 16% de las curvas menos profundas se logra una disminución en la variabilidad y una estimación robusta de la media funcional.

Análisis de la migración internacional mediante la creación de índice de calidad de vida de los hogares colombianos

Andrade Bejarano, Mercedes | 2018

En este trabajo de grado se realiza un análisis de la calidad de vida de los hogares colombianos, en conjunto con la migración internacional, a través de un indicador multidimensional de condiciones de vida (ICV). Se hace uso de los datos obtenidos por la Encuesta Nacional de Demografía y Salud (ENDS) del año 2015 aplicada en el territorio colombiano, y mediante la cuantiFIcación ´optima y el Análisis de Componentes Principales, se lleva a cabo la construcción del ICV. Se encontró un ICV promedio para Colombia de 68.71, donde los hogares con migrantes tienen un ICV promedio de 75.87 y los hogares sin migrantes de 68.45. Con el análisis descriptivo se evidencio´ estadísticamente, que en el 2015 la migración internacional afecto´ las condiciones de vida de los hogares colombianos y que están asociadas con la ubicación geográfica.

Evaluación del desempeño en métodos clásicos y datos funcionales para la estimación de datos faltantes con mediciones de ozono en la ciudad de Santiago de Cali

Ospina Galindez, Johann Alexis | 2018

En este estudio, se introducen varios métodos de imputación que han sido diseñados con base a las técnicas de análisis de datos funcionales (ADF) y se investiga la capacidad de los métodos para estimar valores faltantes óptimos, es decir, que cuenten con el mínimo error posible. Los métodos de imputación única y los métodos de imputación iterativa se realizan mediante la estimación de curvas a través de métodos de regresión y de suavizado. Por otra parte, se realizan estimaciones por medio de métodos clásicos comunmente utilizados en investigaciones científicas por su fácil aplicabilidad y entendimiento, como lo son los métodos de medias y de regresión. El rendimiento de los métodos basados en datos funcionales y clásico, se comparan mediante un conjunto de datos reales de Ozono troposférico (datos de referencia), obtenidos de la estación Compartir, localizada en la parte oriental de la ciudad de Santiago de Cali. Mil conjuntos de datos faltantes se generan a partir de los datos de referencia con seis patrones diferentes de valores faltantes, los cuales se desarrollan con el objetivo de investigar el rendimiento de los métodos considerados. Los patrones se simulan de acuerdo con tres porcentajes (5, 10 y 15) de valores faltantes con respecto a dos tamaños diferentes (3 y 7) de longitudes de espacio máximos (puntos perdidos consecutivos). La decisión conjunta de los indicadores evaluados muestran que el método de imputación iterativa es más flexible y preciso a los otros métodos evaluados para altos porcentajes de valores aleatorios faltantes y longitudes máximas, logrando optimizar el proceso de imputación.

Modelación de la temperatura media diaria en el departamento del Valle del Cauca, Colombia, en el período 1994-2011, a través de modelos lineales mixtos generalizados

Andrade Bejarano, Mercedes | 2013

En el presente estudio pretende explorar los modelos lineales mixtos generalizados para modelar y así llegar a estimar o predecir la variable temperatura media diaria que es de gran importancia en el Valle del Cauca. A través de los datos de 12 estaciones meteorológicas en el Valle del Cauca y que comprenden el periodo (1994−2011). La metodología estadística de Modelos lineales Mixtos generalizados según su estructura y métodos es una de las más apropiadas para modelar este tipo de variables climatológicas, debido a que en el comportamiento de la variable juegan factores que pueden ser tenidos en cuenta por medio de estos modelos, además la distribución de probabilidad de la Temperatura genera problemas para otras técnicas estadísticas que se apoyan en supuestos para tener validez en las conclusiones.

Estimación del (Var) valor en riesgo para la tasa de cambio(TRM) COP USD. Una aplicación usando modelos de heterocedasticidad condicional

Rios Saavedra, Omar Alexander | 2017

La presente investigación examino el riesgo de mercado en Colombia, desde la perspectiva de la regulación de captación de capital para las entidades financieras, siguiendo las directrices de la Superintendencia Financiera, entidad que ha establecido el valor en riesgo (VaR) como medida para cuantificar este tipo de riesgo. Con esta metodología se identificaron y se describieron las cualidades y deficiencias que están presentes en el VaR, a través de un contraste empírico con modelos de volatilidad condicional tomando como ejemplo la tasa representativa del Mercado (TRM) COP-USD. Se concluye que el mejor modelo para los rendimientos de la TRM en el periodo desde 01 Enero de 2012 hasta el 31 de Diciembre de 2014, es el EGARCH (1,1), bajo la distribución de colas pesadas t-student, adicional a esto, se estimó el VaR en un portafolio hipotético y aplicando las pruebas de Backtesting requeridas.

Modelo de regresión no paramétrica para el crecimiento de neonatos con situación de bajo peso

Olaya Ochoa, Javier | 2018

En este trabajo se proponen las curvas para el peso de los 145 neonatos nacidos en el Hospital Universitario del Valle de la ciudad de Santiago de Cali entre el periodo 2002-2010 que hicieron parte del plan madre canguro, la metodología empleada es la Regresión No Paramétrica con B-splines, también se proponen otras metodologías como la regresión cuantifica debido a la eficacia de esta regresión debido a la importancia de calcular las curvas para el percentil 5 y 95. Por otra parte, el querer tener información más a fin con la realidad se trabaja con la edad cronológica obteniendo mejores resultados con la metodología empleada.

Propuesta metodológica para la construcción de una escala de medición de riesgo para contraer ITS/VIH-SIDA

Tovar Cuevas, Jose Rafael | 2018

En este trabajo se encuentra desarrollada una propuesta metodológica estadística la cual plantea un indicador de riesgo para estudiantes universitarios por medio del Análisis factorial. Se utilizó información obtenida por medio de un cuestionario llamado Reconociendo mi salud sexual reproductiva II, el cual se le aplico a estudiantes de tres universidades de la ciudad de Cali, en total se trabajó con 760 respuesta de estudiantes y 30 ítems, algunos originales del cuestionario y otros compuestos de varias preguntas del instrumento. Luego de analizar la información descriptivamente y por medio del análisis factorial se obtuvo 11 componentes las cuales fueron agrupadas y formaron un solo indicador y una única puntuación para cada estudiante al ser evaluado. A estos valores se les realiza una transformación la cual permite que sean interpretados los resultados con mayor facilidad ante personas que desconozcan la parte numérica estadística. Con esta base, se plantean otras dos propuestas de indicador las cuales varían en la matriz utilizada para evaluar a los estudiantes, dichas propuestas no funcionan tan bien como la original así que se decide tomar el indicador inicial como analista para definir si un estudiante está o no en riesgo de contraer ITS y VIH/SIDA. Finalmente se realiza una simulación donde se pone a prueba el indicador planteado, pero bajo un escenario un poco más controlado en el cual el indicador mejora y es capaz de puntuar correctamente a estudiantes que si se encuentran en riesgo y deben ser intervenidos.

Estimación de parámetros de desempeño de cuatro algoritmos para diagnóstico de dengue después de adicionar los resultados de una prueba rápida

Tovar Cuevas, Jose Rafael | 2018

En el presente trabajo de grado, se realizo la estimación de los parámetros de desempeño sensibilidad y especificidad para evaluar el rendimiento de cuatro algoritmos de clasificación en el diagnóstico de individuos con dengue mediante un conjunto de signos y síntomas adicionando una prueba rápida que permita el pronto diagnostico de esta enfermedad, a partir de la simulación de bases de datos con la información previa de las sensibilidades y especificidades de los algoritmos desarrollados y la prueba rápida encontrada. Se requirió analizar la contribución que realiza esta prueba rápida a los algoritmos previamente desarrollados, mediante técnicas de la estadística clásica y la flexibilidad de la estadística bayesiana. Los principales insumos para la realización de este trabajo de grado, son los signos y síntomas del dengue, incluido el hemograma que arroja los individuos que presentan un cuadro febril como criterio de inclusión, obteniendo a su vez los resultados de la prueba rápida que se le aplica para estimar los parámetros de interés.

Factores asociados a la probabilidad de que un individuo sea diagnosticado con dengue

Tovar Cuevas, Jose Rafael | 2019

El 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.

Un modelo logístico para la evolución de neonatos prematuros con bajo peso al nacer, atendidos en el hospital universitario del Valle, durante el periodo 2002 a 2010

Bermúdez Vera, Iván Mauricio | 2019

Con el objetivo de construir el modelo más parsimonioso y mejor ajustado para observar la evolución de neonatos prematuros con bajo peso, pertenecientes al programa de seguimiento de alto riesgo y canguro del Hospital Universitario del Valle (HUV), se acude al modelo de regresión logístico para identifcar los recién nacidos de alto riesgo. Se estudió una muestra de 145 historias clínicas de neonatos desde febrero de 2002 hasta noviembre de 2010. La metodología estadística utilizada, basada en la modelación permite obtener un modelo que describa la evolución del peso del neonato prematuro y la descripción de los posibles factores de asociación, de tal forma que se puedan realizar inferencias signifcativas clínicamente a partir de los parámetros del modelo. En primer lugar, se realizó un análisis descriptivo, luego, se obtuvieron las curvas asociadas a los diferentes tiempos de seguimientos sin realizar ningún tipo de corrección ni modelaje y después se obtuvieron los posibles modelos, para al fnal seleccionar el modelo mejor ajustado estadísticamente para la descripción de la evolución del peso de los neonatos prematuros a través del tiempo.

Estimación de la curva de Kuznets ambiental con un modelo aditivo generalizado

Olaya Ochoa, Javier | 2019

De acuerdo con el modelo de la Curva de Kuznets Ambiental (CKA), existe una relacio´n en forma de U invertida entre la degradacio´n ambiental y crecimiento econ´omico de una regio´n. Si la hip´otesis de la CKA se cumple, entonces su ana´lisis es relevante para la toma de decisiones de pol´¿tica econ´omica sobre el medio ambiente. Este trabajo busca ajustar una CKA para la Repu´blica de Chile con datos de contaminacio´n del aire por Di´oxido de Azufre (SO2) y del Producto Interno Bruto (PIB); Propone una estimacio´n no param´etrica y una comparacio´n con modelos tradicionalmente usados en este contexto. Finalmente se muestra el mejor ajuste por medio de un GAM.

Efecto del escaldado sobre indicadores de calidad de papa criolla (Solanum phureja) liofilizada

Acosta Zuleta, Harold A. | 2012

La papa criolla es un alimentos de excelentes características organolépticas, pero susceptible a múltiples enfermedades lo que provoca que tenga muy corta vida de anaquel. Se utilizó la liofilización como método para deshidratar este alimento, aplicando el escaldado por vapor como pretratamiento. En este trabajo se evaluó el efecto del pretratamiento sobre la actividad de agua (aw), el cambio de color (¿E) y el índice de rehidratación (IR), de la papa criolla liofilizada. Para esto se varió la presión del vapor (135. 74 y 170.18KPa) y el tiempo de escaldado (60 y 90s). Se manejó una muestra patrón sin pretratamiento con el fin de determinar estas características físicas de la papa criolla liofilizada y compararlas con resultados obtenidos de las muestras pretratadas. Se determinó que el tiempo de liofilización en el cual se logró una actividad de agua menor que 0.4 para las muestras frescas y pretratadas, fue de 6.5h. Para este tiempo de liofilización se observó las muestras sin pretratamiento disminuyeron su actividad de agua de 0.9696 a 0.3781, el índice de rehidratación fue 3.52 y el cambio de color fue 34,29. Sin embargo, también se notó que el escaldado por vapor a 170.18KPa y 90s tuvo aw = 0.1856, IR = 5.38 y ¿E = 26.25, mejorando las características físicas de calidad de la papa criolla liofilizada. Para estas condiciones se encontró que existen diferencias significativas entre los efectos de la presión, tiempo y la interacción entre estos, con respecto a la disminución en la actividad de agua y el cambio de color. Para el índice de rehidratación se encontró que el tiempo no tiene un efecto significativo en el aumento de este parámetro. Estos resultados se obtuvieron para un índice de confiabilidad del 95%. De acuerdo a los resultados obtenidos, se propone al escaldado como una alternativa de pretratamiento a la liofilización de papa criolla dando como resultado un producto de baja actividad de agua que permite una buena conservación; además se disminuye el cambio de color como consecuencia de la liofilización y se obtiene un alimento con mejor capacidad de rehidratación, en comparación con la papa criolla liofilizada sin pretratar

Evaluación de impacto para un programa de extensión tecnológica aplicando análisis factorial múltiple

González, Víctor | 2017

Propuesta metodológica para construir reglas de clasificación: caso de aplicación dengue

Tovar Cuevas, Jose Rafael | 2017

En 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 otros

Modelación conjunta de variables meteorológicas medidas en la estación la sirena en el Valle del Cauca a través de funciones cópula

Gómez Escobar, Gustavo Adolfo | 2017

En este trabajo se presenta un análisis sobre la temperatura promedio y la precipitación total en la estación meteorológica La Sirena ubicada en la cuenca Amaime en el Valle del Cauca, dicho análisis se realiza con datos comprendidos entre 1990 y 2014 (25 mediciones en total) proporcionados por la Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca (CVC). Con el objetivo de encontrar un modelo bivarado que explique el comportamiento de estas variables y permita hacer predicciones sobre ellas, se realiza un proceso de selección a diferentes funciones cópula (elípticas, arquimedianas y FGM), encontrando que la cópula Frank es la que proporciona los mejores resultados para las distribuciones marginales propuestas, mediante pruebas de bondad de ajuste. Finalmente se presenta un análisis de regresión, utilizando la distribución multivariada proporcionada por la cópula Frank. Este modelo permite simular temperatura y precipitación de forma simultánea y puede ser integrado en la investigación agrícola u otras áreas

Caracterización de los municipios de Colombia basada en variables socioeconómicas

Olaya Ochoa, Javier | 2015

La realidad económica y social colombiana se caracteriza por las grandes diferencias entre las diversas regiones del país. Un análisis del índice de Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI), estimado por el Censo General del 2005, evidencia grandes desigualdades sociales entre las regiones (CCER 2007). En este documento se realiza una caracterización de los municipios de Colombia de acuerdo a información económica reportada por el Departamento Nacional de Planeación año 2010 e información Social obtenida del Censo General del 2005, mostrando las grandes diferencias que existen en las transferencias de recursos que hace el gobierno nacional a los municipios colombianos. Para la realización de esta caracterización se usan 3 grupos de variables: las Fiscales, las del Sistema General de Participación (SGP) y las Sociales, las cuales son características de los 1.085 municipios de Colombia, estos grupos de variables son usados en un Análisis Factorial Múltiple (AFM), dado que la naturaleza de éstas variables es cuantitativa el método AFM es un Análisis de Componentes Principales (ACP) Normado; Teniendo en cuenta los resultados del AFM se procede a realizar un Análisis de Conglomerados (AC) para obtener grupos de municipios con características similares, en donde estos grupos de municipios se clasificaron en 5 clases bien diferenciadas

Modelación de los niveles de ozono promedio en el transcurso del día mediante el uso de modelos aditivos generalizados en la ciudad de Cali entre 2010 y 2011 en la estación del Éxito La Flora

Londoño González, José Schneider | 2014

Modelación del costo medio anual del servicio médico, para la población afiliada a una EPS del Valle del Cauca en el año 2011 como estrategía de evaluación de la suficiencia de la UPC

Mosquera Restrepo, Jaime | 2014

En el desarrollo del presente estudio; se pretende aplicar la técnica estadística para la modelación del Costo Medio Anual de los servicios médicos requeridos por la población Afiliada a la EPS del Valle del Cauca en el año 2011. Las EPS´s Empresas Administradora de Planes de Beneficio o Promotoras de Salud son las aseguradoras de la población respecto a los riesgos de salud a través del Plan Obligatorio de Salud (POS) en el Régimen Contributivo y/o Régimen Subsidiado entre otros. Teniendo en cuenta el propósito de este trabajo la técnica estadística usada en primer lugar modela la probabilidad de uso de los servicios médicos de acuerdo a los factores de riesgo de la población afiliada a través del Modelo Logístico y en segundo lugar para la modelación de los costos esperados se usa el Modelo Lineal Generalizado, una vez se tienen estos modelos se combinan en producto dando paso a lo que se define como el modelo de dos partes, que permite hallar el valor del Costo Medio Anual por servicios médicos, con la aplicación de este modelo en el presente trabajo se espera que la EPS cuente con más elementos que le permitan proponer al estado ajustes coherentes y eficientes en los incrementos del valor de la UPC. Para la realización y desarrollo de este estudio se usó la base datos que la EPS reporto al Ministerio de la Protección Social para el estudio de Suficiencia de la UPC en año 2011 por los servicios médicos dados en el plan Obligatorio de Salud en el año de la referencia; Los programas usados fueron: SQL Server, R¿Project, Microsoft Excel y Powerpivot

Modelación de la cantidad de precipitación total mensual haciendo uso de distribuciones con asimetría positiva

Conde Arango, Gabriel | 2014

Este trabajo tiene como objetivo la modelación de la cantidad de precipitación mensual para la estación Meteorológica Automatizada de Meléndez suscripta a la red meteorológica de la organización CENICANA, y la cual se encuentra ubicada en el municipio de Santiago de Cali. Los registros diarios involucrados en el análisis corresponden a un periodo de observación de 20 años, que van desde el 01 de septiembre 1993 al 31 de agosto de 2013. Para el desarrollo de este estudio se emplean distribuciones asimétricas positivas como la Gamma, Log-normal y Weibull, distribuciones ampliamente utilizadas en la literatura para describir el comportamiento de temporadas húmedas como secas. Este patrón es observado en un departamento como el Valle del Cauca que cuenta con dos trimestres secos (DicFeb y Jun-Ago) y dos lluviosos (Mar-May y Sep-Nov). Se propone además el uso de la distribución de Fugas (Loi des Fuites) como método para describir el comportamiento de los registros en meses considerados como secos. Las distribuciones propuestas serán ajustadas a cada uno los meses de año, y mediante criterios de bondad de ajuste se asignará la distribución pertinente para describir el comportamiento de los registros en cada uno de los 12 meses del año. Haciendo uso de las Series de Fourier se pretende describir la variación estacional de la media y desviación estándar mensual, estimadas en los modelos asignados a cada uno de los meses. Finalmente se efectúa la validación de los supuestos de la Serie de Fourier

Modelos ocultos de markov para el análisis de la precipitación diaria en una estación climatológica del Valle del Cauca

Conde Arango, Gabriel | 2013

En diversas áreas de la actividad humana resulta de gran interés analizar y describir el comportamiento de elementos climáticos que ayuden a la toma de decisiones para así obtener los beneficios que el clima proporciona. Bajo esta premisa, el objetivo de este proyecto consistió en analizar el comportamiento de la precipitación diaria durante la primera temporada lluviosa del año (periodo comprendido entre los meses de marzo a mayo) en una estación climatológica ubicada en el valle geográfico del Rio Cauca (departamento del Valle del Cauca) entre los años 1994-2011, mediante la determinación de patrones latentes que inciden en la ocurrencia de dicho evento climático, usando un modelo oculto de Markov. Para este propósito, se discretizaron los registros de precipitación definiendo días húmedos y secos; posteriormente se ajustaron seis modelos diferentes, a partir de los cuales, se identificó que el mejor modelo oculto de Markov presentó dos estados. Entre los principales hallazgos se destaca un estado oculto con alta probabilidad de lluvia (0.766), teniendo en cuenta que aproximadamente el 88 % del total de registros en dicho estado presentaron niveles de precipitación superiores a 0.1 mm, mientras el otro estado subyacente se caracterizó por una baja probabilidad de precipitación (0.127), determinando condiciones secas y una baja frecuencia en términos del número de días de permanencia sobre el mismo. Estos resultados indicaron que los estados ocultos se encuentran asociados a patrones climáticos que generan fluctuaciones de la precipitación a escala intraestacional desarrollados dentro del periodo de estudio