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Modelos no lineales en el análisis de series temporales

Peña Sánchez de Rivera, Juan Ignacio
Fonte: Universidade Autônoma de Madrid Publicador: Universidade Autônoma de Madrid
Português
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Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, 1983

Transporte aéreo de mercancías: incidencia en el comercio internacional

Inglada López de Sabando, Vicente; Rey Legidos, Belén; Coto Millán, Pablo
Fonte: Ministerio de Economía y Competitividad Publicador: Ministerio de Economía y Competitividad
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; publishedVersion
Português
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105.79%
En este trabajo se aborda el estudio de la demanda aérea de mercancías desde tres enfoques complementarios que cubren tanto el transporte aéreo interior, como el internacional, en una perspectiva de corto y largo plazo. Así, en primer lugar, se estudia el impacto de la Nueva Economía sobre el transporte aéreo de mercancías, a partir del análisis de los tipos de productos que son más susceptibles de ser transportados en dicho modo de transporte. En segundo lugar, se realiza un análisis del tráfico aéreo interior de mercancías, utilizando la metodología Box-Jenkins para el análisis de series temporales, en su faceta de función de transferencia. Por último, se estudia la demanda de importaciones y exportaciones de mercancías transportadas en avión, a través de la construcción de un modelo ad-hoc estimado usando técnicas de cointegración para obtener las correspondientes elasticidades respecto al PIB y al precio del producto.

Atípicos, cambios estructurales y discriminación en series temporales multivariantes

Galeano San Miguel, Pedro
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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106.09%
Esta Tesis se centra en el análisis de algunas propiedades dinámicas de las series temporales univariantes y multivariantes. Concretamente, se analizan tres problemas habituales en el análisis de una serie temporal: (1) observaciones atípicas, que son aquellas observaciones afectadas por fenómenos dinámicos no relacionadas con la estructura dinámica de la serie temporal, (2) cambios en la varianza marginal de la serie, que corresponden a la observación de diferentes periodos en cuanto a la varianza de la serie y (3) criterios de selección de modelos, que consisten en la determinación de un modelo adecuado para una serie temporal. Las aportaciones de esta Tesis contribuyen a la resolución de estos tres problemas. Se propone un método de detección y estimación de datos atípicos en series multivariantes basado en la proyección del vector de series en direcciones adecuadas. El método propuesto tiene la ventaja de no requerir un modelo inicial para la serie. De esta manera se puede limpiar la serie de atípicos y posteriormente, obtener un modelo para estimar conjuntamente los parámetros, el tamaño y efectos de los atípicos. Para cambios de varianza, se proponen dos algoritmos para la detección y estimación de cambios en la varianza marginal de una serie multivariante. También se proponen contrastes para identificar cambios de correlaciones entre las componentes del vector de series. Finalmente...

Errores de predicción y raíces unitarias en series temporales univariantes

Sánchez, Ismael
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
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106.03%
En este trabajo se desarrollan dos aspectos relacionados con la detección de raíces unitarias en series temporales univalentes . En primer lugar, se analizan las consecuencias en predicción de considerar que existe raíz unitaria cuando el proceso es estacionario. En segundo lugar, se proponen nuevos contrastes de raices unitarias basados en errores de predicción multihorizonte. La investigación se fundamenta en la estrecha relación que existe entre las raíces unitarias y la evolución de una serie en el largo plazo. Es en el largo plazo donde más diferencias existe entre una serie estacionaria y otra con raíz unitaria. Por tanto, la detección incorrecta de una raíz unitaria tendrá consecuencias más graves a largo plazo que a corto plazo. Asimismo, el largo plazo de una serie contiene información relevante que permite detectar la presencia de raíces unitarias. El autor demuestra que si un proceso autorregresivo estacionario tiene una raíz próxima al circulo unidad, el modelo sobrediferenciado genera predicciones con menor error cuadrático medio de predicción que el modelo estacionario correctamente especificado. A partir de estos análisis se obtienen dos conclusiones: 1) para predecir es mejor sobrediferenciar, que infradiferenciar; 2) la baja potencia de los contrastes raíces unitarias en la proximidad al círculo unidad no constituye un problema si el objetivo es la predicción. Finalmente se analiza la detección de raíces unitarias y se proponen tres tipos de contrastes basados en errores de predicción. El trabajo se acompaña por amplias referencias bibliográficas y tablas demostrativas.

TRAMO y SEATS: un marco para el análisis univariante y extracción de señales de series temporales

Lorenzo, Fernando; Revuelta, J. Manuel
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: application/pdf
Publicado em /09/1996 Português
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106.03%
Los programas TRAMO y SEATS constituyen dos herramientas independientes, pero complementarias, para el análisis univariante y la extracción de señales en series temporales. Es precisamente esa complementariedad, reforzada por la posibilidad de una facil integración de ambos entornos, la que permite referirse a ellos en conjunto como un marco completo de análisis de series temporales, de fácil manejo y de gran eficiencia. Con esta presentación se pretende motivar y orientar a posibles nuevos usuarios de estos programas, realizando una valoración de sus principales prestaciones en relación a otros programas disponibles en el mercado.

Combinación y suavizado de series de tiempo para el análisis demográfico

Silva Urrutia, José Eliud
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis; info:eu-repo/semantics/doctoralThesis Formato: application/octet-stream; application/octet-stream; application/pdf
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106.07%
Las técnicas y procedimientos de la estadística se pueden aplicar para la comprensión y resolución de problemas en diversas áreas del conocimiento. En la demografía, en particular en el Análisis Demográfico, se tiene una gran beta de oportunidad para su aplicación donde, en los últimos años, gran parte de su desarrollo se ha sustentado en la aplicación y surgimiento de propuestas metodológicas, no tan solo elaborados ex profeso en la demografía sino generalmente en otras disciplinas. Principalmente desde la década de los 80´s se han suscitado investigaciones en el campo demográfico, bajo la óptica de las series de tiempo, donde se ha abordado las distintas componentes que influyen en la evolución de las poblaciones: fecundidad, mortalidad y migración. Dichas investigaciones tienen como común denominador el abocarse al modelaje, la descripción, el análisis y el pronóstico. La investigación que se presenta en esta tesis se constituye por tres trabajos, donde se establecen temas desde distintas posibilidades reales y que frecuentemente pueden aparecer en el ámbito del quehacer demográfico o actuarial interactuante con la estadística. Esto se aborda por medio de aplicaciones y propuestas metodológicas, donde se emplean series temporales univariantes y multivariantes de tipo demográfico. Se tiene certeza de que dichas propuestas aportan estrategias de descripción y análisis extendibles a otros campos...

Classification techniques for time series and functional data

Casado de Lucas, David
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis; info:eu-repo/semantics/doctoralThesis Formato: application/octet-stream; application/octet-stream; application/pdf
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106.08%
The main subject of this doctoral thesis is to develop classification techniques for dependent and functional data. Methods for classifying time series and functional data are proposed. Although this work involves several type of data, the functional data play a central role. An important point of both classification methodologies is that the original problems are not directly dealt with: the time series problem is rewritten as a functional data problem while the functional data problem is solved using a multivariate technique. It is worthwhile noticing, however, the different role of the functional data in the two forthcoming proposals: in the time series problem functional estimators are constructed, while in the functional data problem curves are the primary data. For the classification of time series, their integrated periodograms are considered instead. After this, a new element is assigned to the group minimizing the distance from its integrated periodogram to the group mean of integrated periodograms. Although the periodogram is defined only for stationary time series, the application of the methodology to nonstationary series is still possible by computing these periodograms locally. Finally, functional data depth is applied to make the classification robust. On the one hand...

Herramientas de segmentación y evaluación de series temporales basadas en modelos ocultos de Markov

Pérez Verdú, Gonzalo
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis; info:eu-repo/semantics/masterThesis Formato: application/octet-stream; application/octet-stream; application/pdf
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136.08%
Este proyecto pretende profundizar en las técnicas probabilísticas con memoria, principalmente modelos ocultos de Markov para aplicarlas al análisis de series temporales y más concretamente al análisis de las trayectorias seguidas por aeronaves a lo largo de un intervalo determinado de tiempo y a la vez desarrollar una metodología de evaluación que permita tener en cuenta las particularidades de dichos modelos. Los objetivos se pueden resumir en dos puntos principales: el primero, el desarrollo de una herramienta basada en Modelos Ocultos de Markov (HMM de ahora en adelante, por sus siglas en inglés: Hidden Markov Model) que permita entrenar y utilizar dichos modelos tanto en espacios continuos como en discretos para la segmentación y clasificación de series temporales ( IV en la página 95); el segundo busca obtener una herramienta que permita evaluar, de un modo lo más objetivo posible, que dicha clasificación es correcta y además pueda aplicarse a otros clasificadores.

Algoritmos adaptativos de Gibbs Sampling para la identificación de heterogeneidad en regresión y series temporales

Justel Eusebio, Ana
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
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106%
El objetivo principal de esta tesis doctoral es desarrollar nuevos procedimientos para la identificación de observaciones atípicas que introducen heterogeneidad en muestras con datos independientes y dependientes. Se proponen dos algoritmos diferentes para los problemas de regresión y series temporales basados en el algoritmo de Gibbs Sampling. Al igual que sucede con los métodos clásicos de identificación de valores atípicos, se demuestra que la aplicación estándar del Gibbs Sampling no proporciona una identificación correcta de estos valores atípicos en problemas que presentan grupos de observaciones atípicas enmascaradas. Dado un vector cualquiera de valores iniciales, teóricamente el algoritmo converge a la verdadera distribución a posteriori de los parámetros, sin embargo, la velocidad de convergencia puede ser extremadamente lenta cuando el espacio paramétrico tiene dimensión alta y los parámetros están muy correlacionados. Los nuevos algoritmos que se discuten en este trabajo permiten mediante un proceso de aprendizaje adaptar las condiciones iniciales del Gibbs Sampling y mejorar su convergencia a la distribución a posteriori de los parámetros del modelo.

Independent component analysis for time series

González Prieto, Ester
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
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106.07%
El objetivo de esta tesis es aplicar el análisis de componentes independientes (ICA) sobre datos multivariantes de series temporales. También, se propone un nuevo procedimiento para predecir un vector de series temporales a partir de un número reducido de componentes independientes; The aim of this thesis is to analyze the performance of independent component analysis (ICA) when it is applied to a vector of non-Gaussian time series in order to find an "interesting" representation of the observations. First, we give an introduction to the ICA methodology and how it performs on estimating a set of non-Gaussian and statistically independent latent factors. Second, we review some basic ideas of multivariate time series analysis, paying special attention to well known dimension reduction techniques previously proposed in the literature. Third, we give an overview of the existing research that links ICA and time series data. Finally we outline the thesis; SEJ2006-04957; S2007-HUM-0413; SEJ2007-64500; ECO2009-10287

Paralelización de un sistema de diseño de redes neuronales artificiales para la predicción de series temporales

Prior González, Borja
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis; info:eu-repo/semantics/masterThesis Formato: application/pdf; application/pdf
Publicado em //2011; 2011 Português
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125.99%
El objetivo del proyecto consiste en la paralelización de un sistema de generación automática de redes neuronales para la predicción de series temporales. Dicho sistema ha obtenido premios de distinta importancia en torneos a nivel internacional NN3 (2007), NN5 (2008) y NNGC (2009) [52], pero debido a la gran necesidad de cómputo de éste, el tiempo empleado para ejecutarse en una única computadora era su principal hándicap para lograr mejores resultados. Por lo que el proyecto surgió con el fin de darle solución a su principal hándicap, reducir el tiempo de ejecución del algoritmo empleando la paralelización. La paralelización permitirá ejecutar el algoritmo en un mismo momento en distintas máquinas, aprovechando la capacidad de computación de cada una de ellas, reduciendo significativamente el tiempo de cómputo global del problema. La paralelización del sistema permitirá por lo tanto, poder realizar predicciones mediante las redes neuronales en un menor tiempo y poder abordar series temporales de tamaños mayores, y por lo tanto, poder llegar a predicciones más acertadas.

Métodos estadísticos en series temporales no lineales, con aplicación a la predicción de energía eólica

Bermejo Mancera, Miguel Ángel
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
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106.05%
En el análisis de las series temporales lineales existe una medida de dependencia general que permite la modelización del proceso, se trata de la autocorrelación simple y parcial. Además, esta medida permite una sencilla representación gráfica mediante el correlograma. Sin embargo, no existe ninguna medida ni ninguna herramienta, que permita de manera tan simple e ilustrativa analizar las relaciones no lineales. Por ello, el primer objetivo de esta tesis doctoral es el desarrollar una herramienta de identificación y modelización de un fenómeno no lineal. En particular, durante esta tesis nos hemos centrado en la identificación de modelos por umbrales. Para ello vamos a proponer un procedimiento basado en una herramienta gráfica que permita identificar la existencia de un modelo por umbrales. Además, dicho procedimiento nos permitirá modelizar de manera sencilla el proceso.

studio comparativo de parametrización de un sistema de redes neuronales artificiales evolutivas para la predicción de series temporales y herramienta software para realizar esa predicción

Lobato Álvarez, Miguel Ángel
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis; info:eu-repo/semantics/masterThesis Formato: application/pdf
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126%
Hoy en día el uso de la inteligencia artificial (IA) y, concretamente de las dos ramas de la misma usadas en este trabajo: los AGs y las RNAs, se puede encontrar en todo lo que nos rodea en el día a día. Así se pueden ver sistemas que organizan la mercancía que llega a la empresa optimizando su espacio de almacenamiento, sistemas que reconocen la huella dactilar al fichar a la entrada y salida de una oficina, aplicaciones que reconocen las caras de personas en las fotos que subes a Internet, y se podría seguir así enumerando un largo número de aplicaciones. Con esto no cabe duda de que merece la pena ya de por si conocer un poco más en profundidad algo que puede ser aplicado en casi cualquier campo que se toque. Si esto es interesante mucho más lo es el participar en la mejora de un sistema que ayude a “predecir el futuro” o que, al menos, lo intente con mayor o menor acierto. Muchas empresas están interesadas en conocer con cierta antelación ciertas variables que influyen directamente en su labor empresarial como por ejemplo la masificación de viajeros en aerolíneas, los consumos de ciertos alimentos, etc, esto les ayudaría a gestionar mejor los recursos necesarios para el desarrollo de su actividad. Siendo más objetivo...

Bootstrap forecasts of multivariate time series

Fresoli, Diego
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Tese de Doutorado
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105.98%
En esta tesis se estudia el desempeño de procedimientos que tienen por objetivo la aproximación de densidades de predicción y sus respectivos intervalos y regiones de confianza en series de tiempos multivariantes. En concreto, desarrollamos procedimientos bootstrap para predecir los modelos VAR y DCC, utilizados a menudo en la modelización y predicción de series temporales macroeconómicas y financieras. La metodología bootstrap analizada en esta tesis es atractiva debido a que no necesita supuestos distribucionales y es apropiada para incorporar la incertidumbre de los parámetros y del modelo. En el Capítulo 1 se describen los modelos VAR y DCC y el enfoque tradicional para construir densidades de predicción con los mismos. Los problemas que surgen con este enfoque nos motiva a considerar alternativas, algunas de ellas basadas en bootstrapping. Para entonces será un momento propicio para presentar brevemente la metodología bootstrap en el marco de series de tiempo así como su aplicación en problemas de predicción. En el Capítulo 2 se establece la validez asintótica y se analiza el desempeño en muestras pequeñas de un procedimiento bootstrap propuesto para construir densidades de predicción multivariante en el contexto de modelos VAR no Gausianos. Este procedimiento bootstrap no necesita de la representación backward usada por las alternativas existentes en la literatura y...

Estudio fluidodinámico de reactores multifásicos mediante técnicas de análisis no-invasivas; Study of multiphase systems using non invasive techniques of analysis

Fraguío, María Sol
Fonte: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires Publicador: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
Tipo: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis; tesis doctoral; info:eu-repo/semantics/publishedVersion Formato: application/pdf
Publicado em //2010 Português
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106.18%
Este trabajo presenta un estudio sobre algunos aspectos de la fluidodinámica de sistemas multifásicos utilizando técnicas que no perturban el movimiento de los fluidos y/o el sólido presentes. El objetivo es caracterizar y/o monitorear la fluidodinámica en sistemas de interés industrial, particularmente, columnas de burbujeo bifásicas y lechos fluidizados trifásicos. Para el estudio de los sistemas multifásicos involucrados en este trabajo se midieron y analizaron series temporales provenientes de experimentos de densitometría, de tomografía de emisión de partículas únicas, generalmente llamada ”Radioactive Particle Tracking” (RPT), y de fluctuaciones de presión. Se utilizaron técnicas estadísticas básicas y un test estadístico que permite tener en cuenta las características caóticas de los sistemas para determinar transiciones de régimen de flujo y/o monitorear un cambio brusco en la fluidodinámica del sistema. El análisis de las diversas series temporales registradas permitió proponer procedimientos de identificación de transiciones del régimen de flujo subyacente, habiéndose obtenido concordancia entre las predicciones que surgen del análisis de series temporales de distintas variables características. Asimismo...

Estudio fluidodinámico de reactores multifásicos mediante técnicas de análisis no-invasivas; Study of multiphase systems using non invasive techniques of analysis

Fraguío, María Sol
Fonte: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires Publicador: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
Tipo: Tesis Doctoral Formato: text; pdf
Publicado em //2010 Português
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106.15%
Este trabajo presenta un estudio sobre algunos aspectos de la fluidodinámica de sistemas multifásicos utilizando técnicas que no perturban el movimiento de los fluidos y/o el sólido presentes. El objetivo es caracterizar y/o monitorear la fluidodinámica en sistemas de interés industrial, particularmente, columnas de burbujeo bifásicas y lechos fluidizados trifásicos. Para el estudio de los sistemas multifásicos involucrados en este trabajo se midieron y analizaron series temporales provenientes de experimentos de densitometría, de tomografía de emisión de partículas únicas, generalmente llamada ”Radioactive Particle Tracking” (RPT), y de fluctuaciones de presión. Se utilizaron técnicas estadísticas básicas y un test estadístico que permite tener en cuenta las características caóticas de los sistemas para determinar transiciones de régimen de flujo y/o monitorear un cambio brusco en la fluidodinámica del sistema. El análisis de las diversas series temporales registradas permitió proponer procedimientos de identificación de transiciones del régimen de flujo subyacente, habiéndose obtenido concordancia entre las predicciones que surgen del análisis de series temporales de distintas variables características. Asimismo...

A parametrical study of two-way active aviodance acquisition and long-term retention : new approaches for data analyses

Edo Izquierdo, Sílvia; Aldavert Vera, Laura; Coll i Andreu, Margalida; Garau i Florit, Adriana; Segura Torres, Pilar
Fonte: Universidade Autônoma de Barcelona Publicador: Universidade Autônoma de Barcelona
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: application/pdf
Publicado em //1994 Português
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The acquisition and long-term retention (LTR, 14 days) of a massed two-way active avoidance conditioning using two parameters of conditioned stimulus (CS) duration and unconditioned stimulus (US) intensity was studied. Two different tests of LTR were used: with and without the presentation of the US (Additional learning and Extinction). Results were analyzed by means of analyses of variance complemented with the use of other non-traditional statistical analyses (time-series and survival analyses). Results showed a better performance using the US of lower intensity, specially when the longer CS was used. The use of an extinction procedure does not seem to be as adequate as the use of a session of additional learning to asses LTR. On the other hand, both time-series and survival analyses can afford valuable data to complement and improve those obtained from the analyses of variante; Se estudió la adquisición y retención a largo plazo (RLP, 14 días) de un condicionamiento masivo de evitación activa de dos sentidos utilizando dos parámetros diferentes de duración del estímulo condicionado (EC) y de intensidad del estímulo incondicionado (El). Se realizaron dos tipos de pruebas de RLP: con y sin presentación del El (aprendizaje adicional y extinción). Los resultados fueron analizados mediante análisis de la variancia...

Impacto en Asturias de las urgencias de atención primaria sobre las hospitalarias: Un análisis de cointegración de series temporales

Oterino de la Fuente,David; Baños Pino,JF; Fernández Blanco,V.; Rodríguez-Álvarez,A.
Fonte: Revista Española de Salud Pública Publicador: Revista Española de Salud Pública
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; journal article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion Formato: text/html; application/pdf
Publicado em 01/04/2007 Português
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96.12%
Fundamentos: La mayor accesibilidad a los puntos de atención continuada (PAC) de la atención primaria podría disminuir las visitas en los Servicios de Urgencias Hospitalarias (SUH). En este estudio se analiza si existe sustituibilidad entre las urgencias de Atención Primaria y Hospitalaria. Métodos: Se analiza la totalidad de las visitas urgentes (n=6.454.034) realizadas en los SUH de los hospitales y PAC de Atención Primaria de Asturias y de cada una de las áreas sanitarias entre 1994 y 2001. Se construyeron las series temporales con frecuencias mensuales para Asturias y cada una de las áreas y se realizó un análisis de cointegración para evaluar si existe sustituibilidad entre ambas series. Resultados: Se observó un incremento medio anual de las urgencias totales en Asturias del 6,2% (PAC: 7,8%; SUH: 5,1%), con diferente crecimiento entre las áreas sanitarias. En el análisis de cointegración de las series temporales no se detectó sustituibilidad entre las urgencias de atención primaria y hospitalaria para Asturias y para las áreas sanitarias, salvo en el área sanitaria de Oviedo, donde una tasa de crecimiento del 10% en primaria reduciría un 2,7% las urgencias hospitalarias. Conclusiones: La mayor accesibilidad a los PAC de Atención Primaria incrementa su utilización sin reducir las visitas en los SUH. En consecuencia...

¿Aleatoriedad o determinismo no lineal?: Análisis de series temporales de contaminantes atmosféricos urbanos

Lucio,J. H; Caballero,C
Fonte: Sociedad Mexicana de Física Publicador: Sociedad Mexicana de Física
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/05/2006 Português
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106.08%
El analisis clásico de series temporales se ha basado principalmente en un enfoque estocástico lineal (se suponía que la principal estructura de una serie era la autocorrelación lineal en diferentes retardos). En los últimos años han cobrado importancia los sistemas caóticos: una señal compleja puede explicarse en ocasiones por unas ecuaciones deterministas, generalmente no lineales. Este tipo de sistemas aparece en muchos ámbitos de la física y la ingeniería, también en la contaminación atmosférica. En este artículo analizamos series de los tres principales gases implicados en la contaminación fotoquímica: NO, NO2 y O3. Nuestro objetivo es aclarar si la estructura principal de estas series es estocástica y lineal o determinista y no lineal. Para ello tratamos de construir un espacio de inserción equivalente al espacio de fases del supuesto sistema determinista del que proceden los datos. En las tres series detectamos que existe una estructura determinista de baja dimensión, pero es más fuerte el componente estocástico.

Impacto en Asturias de las urgencias de atención primaria sobre las hospitalarias: un análisis de cointegración de series temporales

Oterino de la Fuente,David; Baños Pino,JF; Fernández Blanco,V.; Rodríguez-Álvarez,A.
Fonte: Ministerio de Sanidad y Consumo Publicador: Ministerio de Sanidad y Consumo
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/04/2007 Português
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96.12%
Fundamentos: La mayor accesibilidad a los puntos de atención continuada (PAC) de la atención primaria podría disminuir las visitas en los Servicios de Urgencias Hospitalarias (SUH). En este estudio se analiza si existe sustituibilidad entre las urgencias de Atención Primaria y Hospitalaria. Métodos: Se analiza la totalidad de las visitas urgentes (n=6.454.034) realizadas en los SUH de los hospitales y PAC de Atención Primaria de Asturias y de cada una de las áreas sanitarias entre 1994 y 2001. Se construyeron las series temporales con frecuencias mensuales para Asturias y cada una de las áreas y se realizó un análisis de cointegración para evaluar si existe sustituibilidad entre ambas series. Resultados: Se observó un incremento medio anual de las urgencias totales en Asturias del 6,2% (PAC: 7,8%; SUH: 5,1%), con diferente crecimiento entre las áreas sanitarias. En el análisis de cointegración de las series temporales no se detectó sustituibilidad entre las urgencias de atención primaria y hospitalaria para Asturias y para las áreas sanitarias, salvo en el área sanitaria de Oviedo, donde una tasa de crecimiento del 10% en primaria reduciría un 2,7% las urgencias hospitalarias. Conclusiones: La mayor accesibilidad a los PAC de Atención Primaria incrementa su utilización sin reducir las visitas en los SUH. En consecuencia...