Examinando por Materia "Regresión (Estadística)"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Comparación de métodos para estimar razones de prevalencia
    (Universidad del Valle, 2024) Sinisterra Gutiérrez, Dallys Nicol; Tovar Cuevas, José Rafael
    Este 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.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Estimación de caudales mediante regionalización en las cuencas no instrumentadas de la zona andina del departamento de Nariño
    (Universidad del Valle, 2024) Martínez Mafla, Nathalia; Carvajal Escobar, Yesid; Torres López, Wilmar Alexander
    La falta de información hidrometeorológica para los ríos que forman parte de una cuenca dificulta la implementación de estrategias para la adecuada gestión del recurso hídrico. Particularmente en Colombia se tiene un déficit de estaciones de flujo fluvial con respecto a las densidades mínimas recomendadas a nivel global, y en zonas desatendidas por las entidades gubernamentales, como el departamento de Nariño, el déficit es aún más notorio. La zona Andina del departamento de Nariño se encuentra ubicada al suroeste de Colombia, la cual es una región con un importante papel hidrológico para su territorio al haber en ésta nacimientos de ríos que aportan servicios ecosistémicos imprescindibles para la población del territorio; por lo que tener una aproximación de la oferta hídrica disponible de las cuencas ubicadas en esta zona resulta de gran importancia. El propósito de esta investigación fue la estimación de los caudales medios mensuales multianuales en los ríos principales de las cuencas con déficit de información en la zona de estudio a partir de la regionalización de las características morfométricas, fisiográficas e hidroclimáticas de las mismas. Para ello, se realizó un análisis espacio-temporal de la precipitación y el caudal, se estimaron las características morfométricas y fisiográficas de las cuencas delimitadas y se emplearon análisis de correlación de sus características estimadas con la variable de precipitación y caudal. Se identificaron regiones hidrológicas homogéneas por medio de métodos estadísticos basados en el agrupamiento (análisis de clústeres) por el método de k-means, previo análisis de componentes principales (PCA), y finalmente se estimaron los caudales para las cuencas no instrumentadas presentes dentro de las regiones hidrológicas homogéneas definidas por medio de métodos estadísticos de regresión lineal y potencial múltiple. En el análisis de clústeres, se identificaron tres clústeres como el número óptimo para definir las regiones hidrológicas homogéneas. Los datos utilizados incluyeron conjuntos como CAMF (características de 19 cuencas) y QUni (caudales unitarios de las mismas cuencas), y se justificó el uso del algoritmo K-means para la regionalización hidrológica. La definición de los modelos definitivos para las estimaciones de caudales unitarios medios mensuales multianuales se realizaron mediante regresión potencial y lineal múltiple, seleccionando el mejor modelo basado en métricas como RMSE, MAPE, R² y NSE. De esta forma, el modelo definitivo fue aquel que implementó una regresión multiple para cuatro variables siendo la combinación A_Co_Km_Lm el modelo seleccionado para implementar a las cuencas hidrográficas no instrumentadas. Este estudio desarrolló una metodología para la definición de regiones hidrológicas dentro de la zona de estudio, adicional a la implementar para la estimación de caudales, lo cual proporcionó una aproximación a la disponibilidad hídrica dentro de la zona de estudio al implementarse en cuencas no instrumentadas, para lo cual fue definida una cuenca para cada región; los resultados obtenidos fueron para la región 1 (C1), la cuenca PIL_1 tuvo un caudal de 6,72 m3/s, PIP_1 parte de la región 2 tuvo un caudal de 67,74 m3/s, y PNP_1 parte de la región 3 tuvo un caudal de 160,18 m3/s. Los modelos desarrollados resultaron como un aporte importante al ser insumo para futuros estudios hidroclimatológicos y relacionados con la gestión integral del recurso hídrico de la zona de estudio, entre otros, facilitando la toma de decisiones informadas y la planificación de estrategias efectivas para la gestión sostenible del agua en la región Andina del departamento de Nariño.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Método Bootstrap en una representación estado espacio para la estimación de los parámetros en una curva característica de rendimientos Nelson y Siegel una aplicación al mercado colombiano.
    (2018-08-27) Rios Saavedra, Omar Alexander
    Una curva de rendimientos es una gráfica que representa la estructura de rendimientos para un mercado dado, es decir establece como el rendimiento de un bono dado de características crediticias equivalentes varía de acuerdo a su vencimiento. Su estimación es importante ya que con su comportamiento se explican importantes condiciones macroeconómicas de un país, las cuales son usadas por los agentes económicos (Gobierno, creadores de mercado, agentes reguladores) para la toma de decisiones. Una curva de rendimientos que se estima con la metodología propuesta por Nelson y Siegel en general cuenta con tres factores que describen su comportamiento (nivel, pendiente y curvatura), los cuales no son observables de forma explícita, estos se encuentran indexados a otras variables como lo son las tasas de interés y las primas de riesgo en el largo plazo. Con una metodología dinámica en una representación estado espacio es posible descomponer los factores inobservables de la curva de rendimientos a partir de variables explicitas presentes en los mercados financieros. Se desarrolla una metodología Bootstrap en representación estado espacio donde se separan los factores latentes de la curva de rendimientos, el corto (Nivel) y el largo plazo (Pendiente), representan tendencias en las tasas de interés validables con la realidad, el mediano plazo (Curvatura) presenta una distribución más volátil, que no hace fácil describir un comportamiento.