Examinando por Materia "Modelos lineales (Estadística)"
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Publicación Acceso abierto Análisis espacial de casos de dengue basado en la variación de efectos climáticos(Universidad del Valle, 2023) Bornhorst, Alexia Nicole; Manjarres Florez, John Sebastián; Florez Poveda, Alvaro Jose; Ortega Lenis, DeliaEl dengue es una enfermedad viral transmitida por mosquitos de la especie Aedes Aegypti, con variaciones locales que dependen de parámetros climáticos y de factores sociales y ambientales. En este trabajo se tiene como objetivo evaluar el efecto que tienen las variables climáticas y geográficas sobre la ocurrencia de casos de dengue en los municipios del Valle del Cauca durante el a ̃no 2019. Para ello se ajustó un modelo Poisson con efectos aleatorios, en donde se tiene en cuenta la correlación espacial a través de un modelo BYM2, el cual es utilizado para el mapeo de enfermedades en el marco de la estadística bayesiana. En el análisis se encontró que el modelo captura la correlación espacial que está presente entre los municipios y determina que la temperatura, la precipitación, el porcentaje de población urbana y la altitud tienen un impacto significativo en el riesgo de infección de dengue. La zona oriente del departamento presenta un mayor n ́umero de casos, en donde se encuentran municipios con temperatura y precipitación alta, un mayor porcentaje de población urbana y una altitud alrededor de los 1000 msnm. Estos municipios presentan un riesgo más elevado de infección respecto al promedio de todo el departamento.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 Métodos de regresión no paramétrica.(Universidad del Valle, 2020) Olaya Ochoa, JavierLa esencia del texto está en intentar comunicar de la manera más amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de técnicas que amplían las ideas generales del análisis de regresión. En cuanto a la rigurosidad, los lectores deben estar preparados en ideas básicas de cálculo, álgebra lineal, inferencia estadística paramétrica y no paramétrica y modelos lineales. Este texto se concentra en el problema de la regresión no paramétrica vista desde diferentes ángulos. El lector encontrará aquí un resumen de los métodos de regresión no paramétrica que se usan con mayor frecuencia, incluyendo la regresión kernel, la suavización spline y la regresión lineal local, siguiendo todos a una introducción a los estimadores de series que presenta las ideas centrales de los métodos.Publicación Acceso abierto 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(Universidad del Valle, 2013) Ortíz Valencia, Lahiry; Andrade Bejarano, Mercedes; Conde Arango, GabrielEn 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.Publicación Acceso abierto Modelación de los retornos logarítmicos de la acción corporativa de APPLE INC(Universidad del Valle, 2024) Cano Jaramillo, Liner; López Ramos, Jennifer; Arroyo Bravo, Luis GabrielEl propósito de esta investigación es modelar la serie temporal de los retornos de la acción de Apple Inc, abarcando el período desde junio de 2012 hasta mayo de 2022. La importancia de este estudio radica en comprender y prever el comportamiento de los precios de las acciones de una empresa líder en el mercado como Apple. Esto es crucial para los inversores que buscan tomar decisiones informadas en el mercado de valores. El problema que se aborda se centra en la necesidad de desarrollar un modelo efectivo para estimar la esperanza condicional y la varianza condicional de los retornos continuos de la acción de Apple, lo que permitiría a los inversores evaluar y gestionar el riesgo asociado a sus inversiones. Inicialmente, se detecta que la serie es estacionaria y se ajusta un modelo ARIMA(0,0,1) para estimar la media condicional. Sin embargo, los residuos de este modelo no cumplen con los supuestos de normalidad y muestran heterocedasticidad, lo que motiva la búsqueda de un modelo más adecuado. Se implementa un modelo ARCH(1) para explicar la volatilidad de la serie, pero los resultados sugieren que no es capaz de capturar completamente esta volatilidad. Posteriormente, se exploran varios modelos GARCH, y se selecciona el GARCH(1,1) como el más apropiado. El análisis de los supuestos de los residuos revela que, aunque persisten desafíos en cuanto a la normalidad y la heterocedasticidad, el modelo GARCH(1,1) logra una mejor adaptación para explicar la volatilidad en comparación con el modelo ARIMA(0,0,1) y el ARCH(1). Sin embargo, se concluye que ninguno de los modelos estimados parece ser adecuado para prever de manera efectiva la media condicional y la varianza condicional de los retornos de Apple, posiblemente debido a la naturaleza compleja y no lineal de este tipo de series temporales.Publicación Acceso abierto 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(Universidad del Valle, 2014) Galvis Ramírez, William Alfonso; Mosquera Restrepo, JaimeEn 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 PowerpivotPublicación Acceso abierto Web Scraping y modelación del precio de la oferta de autos usados en venta en la ciudad de Cali en el año 2023(Universidad del Valle, 2024) Botero Rodríguez, José Francisco; Mosquera Restrepo, JaimeLa compra-venta de autos usados en Colombia es una actividad que posee parte de su cuota de mercado en internet, en donde son ofertados libremente vehículos en plataformas como Mercado Libre, OLX o Carro Ya. En este Trabajo de grado se modela el precio de la oferta de autos usados en la ciudad de Cali mediante los datos obtenidos a través de Web Scraping del sitio web de Mercado Libre Colombia para septiembre de 2023, lo que permitirá tener mejores precios de referencia para comprar o vender un auto usado. Además se estudia el efecto sobre el precio de las características técnicas y de uso de los vehículos como el cilindraje, kilometraje, marca, modelo o antigüedad. En la modelación del precio de los autos usados se emplearon características del vehículo proporcionadas por los vendedores en el sitio web. Se utilizaron técnicas de preprocesamiento y limpieza de datos para el posterior ajuste de los modelos estadísticos como el Modelo lineal mediante mínimos cuadrados ordinarios y el Modelo lineal generalizado bajo la distribución gamma, en donde se analizaron los efectos de las covariables sobre el precio y se validaron los supuestos del modelo. Como complemento, se emplearon modelos de aprendizaje automático como los Árboles de regresión, Bosques aleatorios y XGBoost, en donde se entrenaron mediante validación cruzada y se encontró el modelo de cada método que obtuviera el menor error de predicción. Las variables que resultaron tener más efecto positivo sobre el precio son la marca y el cilindraje, mientras que aquellas que más afectan de manera negativa son el kilometraje y la antigüedad de los autos. El modelo de XGBoost resultó ser el mejor modelo para predecir el precio de los vehículos usados, en donde este logra explicar el 86,7% de la variabilidad del precio mediante las covariables.