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Estima y detección de series temporales mediante múltiples sensores

Ramírez García, David
Fonte: Universidad de Cantabria Publicador: Universidad de Cantabria
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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66.44%
RESUMEN: El problema de detección de series temporales multivariadas surge en aplicaciones tan dispares como radar, sonar, ingeniería biomédica o comunicaciones. Aunque, sin lugar a dudas, dos de las aplicaciones más importantes en la actualidad son el sensado espectral multiantena para radio cognitiva (CR) y las redes de sensores. En el primer caso, el objetivo consiste en detectar bandas del espectro vacías, para permitir la transmisión oportunista de usuarios secundarios. En el segundo, a partir de las señales adquiridas por un conjunto de sensores, se quiere determinar qué modelo ha generado dichas observaciones. Los problemas de detección multicanal se pueden resolver de diferentes maneras en función de la información a priori disponible. En concreto, en esta Tesis se consideran los detectores basados en la estructura espacial, que es una característica especialmente interesante dado que permite desarrollar tests que necesitan muy poca información a priori sobre las señales.; ABSTRACT: The multiple-channel signal detection problem appears in many applications, such as radar and sonar, bioengineering, or communications. Nevertheless, two of the most important applications nowadays are multiantenna spectrum sensing and sensor networks. In the first case...

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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66.48%
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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66.41%
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.

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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56.7%
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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66.51%
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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66.41%
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
Português
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56.5%
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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66.51%
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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66.51%
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.

Una revisión de los métodos de remuestreo en series temporales.

Alonso, Andrés M.; Peña, Daniel; Romo Urroz, Juan
Fonte: Dialnet Publicador: Dialnet
Tipo: info:eu-repo/semantics/publishedVersion; info:eu-repo/semantics/article Formato: application/pdf
Publicado em //2002 Português
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66.48%
Desde Efron y Tibshirani (1986), se han propuesto varios métodos de remuestreo para datos temporales. En este artículo, presentamos los principales métodos de remuestreo desarrollados para series temporales, centrándonos en el jackknife por bloques móviles, el bootstrap por bloques móviles, y en el bootstrap para modelos autorregresivos, y proponemos nuevas alternativas para los métodos de remuestreo basados en bloques de observaciones.

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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66.41%
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...

Diseño automático de redes de neuronas artificiales para la predicción de series temporales

Peralta Donate, Juan
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
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66.69%
El ser humano ha avanzado mucho, tecnológicamente hablando, en el último siglo. La sed por descubrir e innovar no tiene límites y cómo no, aplicar dichas innovaciones para nuestro provecho y bienestar general. Uno de los campos de investigación a los que se ha aplicado dicha innovación es la predicción. Al hablar de predicción, lo primero que nos puede venir a la cabeza son temas no tan científicos como la astrología o la lectura de manos, pero en realidad, diversos métodos estadísticos y matemáticos pueden ayudar a proporcionar información sobre el futuro. Uno de los ejemplos más comunes es la predicción del tiempo meteorológico que podemos observar cada día en televisión. Además de los métodos ya mencionados, en los últimos años ha proliferado el estudio de la predicción mediante técnicas de inteligencia computacional y dentro de las predicciones, aquellas que se ocupan de predecir series temporales. La predicción de series temporales consiste en llevar a cabo aproximaciones o estimaciones de qué valores tendrán los elementos futuros de una serie temporal partiendo de los valores de los elementos previos o ya conocidos. Como veremos en esta tesis doctoral, a lo largo de los años se han usado diferentes técnicas de inteligencia computacional con este propósito...

Influencia de los virus respiratorios en la evaluación de la efectividad de la vacuna neumocócica de 13 serotipos en menores de 5 años: estudio de series temporales 2001-2013

Gentile,Ángela; Juarez,María del Valle; Luciön,María Florencia; Romanin,Viviana Sandra; Giglio,Norberto; Bakin,Julia
Fonte: Archivos argentinos de pediatría Publicador: Archivos argentinos de pediatría
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/08/2015 Português
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Introducción. Streptococcus pneumoniae es el principal agente de las neumonías consolidantes de causa bacteriana. En 2012, se introdujo la vacuna contra neumococo de 13 serotipos al Calendario Nacional en Argentina para niños inmunocompetentes a partir de los dos meses de edad (2 + 1). Objetivo. Analizar la influencia de los virus respiratorios en la evaluación de la efectividad de la vacuna conjugada contra el neumococo de 13 serotipos en relación con el número de hospitalizaciones por neumonías consolidantes confirmadas por radiología (NCCR). Métodos. Estudio observacional analítico de series temporales. Se incluyeron todos los niños internados con diagnóstico de NCCR según criterios de la Organización Mundial de la Salud, marzo-noviembre de 2001-2013. El diagnóstico viral (virus sincicial respiratorio, adenovirus, influenza y parainfluenza) se realizó por inmunofluorescencia indirecta de aspirados nasofaríngeos o por reacción en cadena de la polimerasa con transcriptasa inversa. Se desarrollaron series temporales que compararon los períodos prevacunación 20012011 y posvacunación 2012-2013. Resultados. De un total de 11 306 niños menores de 5 años con infecciones respiratorias agudas bajas, se incluyeron 4974 con NCCR. Promedio anual de internación por NCCR: 394...

Dinámica de la fenología de la vegetación a partir de series temporales de NDVI de largo plazo en la provincia de La Pampa

Vázquez,Pablo; Adema,Eduardo; Fernández,Beatriz
Fonte: Ecología austral Publicador: Ecología austral
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/08/2013 Português
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La cubierta vegetal es un indicador natural de la salud ambiental y tendencia climática, y la actividad fotosintética permite detectar esas variaciones. No obstante, su evaluación a escala de región es una tarea complicada debido a la escasez de inventarios multitemporales. La teledetección ha facilitado el estudio de la dinámica y distribución espacial de la vegetación a partir de un estimador del índice de área foliar y de la fracción de la radiación fotosintéticamente activa interceptada, conocido como índice verde normalizado (NDVI). La provincia de La Pampa cuenta con un estudio de composición y distribución florística a escala de paisaje y región, donde se reconocen procesos de degradación. El objetivo de este trabajo fue caracterizar la dinámica de la cubierta vegetal de la provincia de La Pampa mediante el análisis de series temporales de NDVI de largo plazo con diferentes resoluciones espaciales y temporales (MODIS y NOAA GIMMS). Específicamente identificamos patrones temporales de NDVI, determinamos su biometría típica, su variabilidad bajo condiciones de disponibilidad hídrica contrastante y evolución del NDVI durante los últimos 31 años. Se detectaron 24 patrones temporales que fueron reagrupados en 8 grupos según su componente botánico más representativo. Se definieron los parámetros biométricos típicos para cada patrón temporal y se cuantificó su variación bajo condiciones de estrés hídrico. Se detectaron aumentos del NDVI en el oeste de la provincia...

Métodos de series temporales en los estudios epidemiológicos sobre contaminación atmosférica

Saez,Marc; Pérez-Hoyos,Santiago; Tobias,Aurelio; Saurina,Carme; Barceló,Mª Antònia; Ballester,Ferran
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 01/03/1999 Português
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Se revisan los métodos de series temporales en los estudios epidemiológicos sobre contaminación atmosférica, ilustrándolo mediante una regresión de Poisson autoregresiva, la cual ha sido utilizada en los proyectos APHEA y EMECAM. Se relacionan las variaciones en el número diario de muertos mayores de 70 años (todas las causas, CIE-9:001-799) en Barcelona, 1991-1995, con las variaciones en los niveles diarios promedio de contaminación por humos negros. Se utiliza una regresión de Poisson por cuanto la variable aleatoria dependiente sigue presumiblemente tal distribución de probabilidad. Como confusores se consideran variables meteorológicas (promedios diarios de temperatura y de humedad), comportamientos tendenciales, estacionales y efectos de calendario presentes en la mortalidad (todos ellos aproximados de forma determinista) así como cualquier otra variable que tenga un comportamiento que pueda relacionarse con la variable dependiente (ocurrencia de epidemias de gripe por ejemplo). La relación entre la mortalidad y las variables confusoras se modeliza de forma no lineal y se tienen en cuenta además los previsibles periodos de latencia (utilizando retardos de variables explicativa por ejemplo). Sin embargo, y debido a que el control no es perfecto...

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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66.54%
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...

Modelos de regresión para el pronóstico de series temporales con estacionalidad creciente

Madrigal Espinoza,Sergio David
Fonte: Centro de Investigación en computación, IPN Publicador: Centro de Investigación en computación, IPN
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2014 Português
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66.47%
Se compara el desempeño de tres modelos de regresión, en términos de su efectividad predictiva, para el caso de series temporales con estacionalidad creciente. Se emplearon 617 series en el cotejo así como tres modelos de los cuales, uno es propuesta original de este trabajo. Adicionalmente, se compararon estos modelos contra uno de raíces unitarias, típicamente empleado para el pronóstico de las series de interés. Entre los resultados más importantes, se muestra que la efectividad de los modelos de regresión dependerá del horizonte de pronóstico así como del grado de su curvatura. A menor curvatura y mayor horizonte, mejor será su desempeño. Se mostrarán las condiciones bajo las cuales, los modelos de regresión pueden pronosticar tan bien o incluso mejor que la alternativa típica. Por último, se realiza un análisis de los intervalos de predicción y sobre cómo mejorar su efectividad.

¿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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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.

Métodos de series temporales en los estudios epidemiológicos sobre contaminación atmosférica

Saez,Marc; Pérez-Hoyos,Santiago; Tobias,Aurelio; Saurina,Carme; Barceló,Mª Antònia; Ballester,Ferran
Fonte: Ministerio de Sanidad y Consumo Publicador: Ministerio de Sanidad y Consumo
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/03/1999 Português
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66.41%
Se revisan los métodos de series temporales en los estudios epidemiológicos sobre contaminación atmosférica, ilustrándolo mediante una regresión de Poisson autoregresiva, la cual ha sido utilizada en los proyectos APHEA y EMECAM. Se relacionan las variaciones en el número diario de muertos mayores de 70 años (todas las causas, CIE-9:001-799) en Barcelona, 1991-1995, con las variaciones en los niveles diarios promedio de contaminación por humos negros. Se utiliza una regresión de Poisson por cuanto la variable aleatoria dependiente sigue presumiblemente tal distribución de probabilidad. Como confusores se consideran variables meteorológicas (promedios diarios de temperatura y de humedad), comportamientos tendenciales, estacionales y efectos de calendario presentes en la mortalidad (todos ellos aproximados de forma determinista) así como cualquier otra variable que tenga un comportamiento que pueda relacionarse con la variable dependiente (ocurrencia de epidemias de gripe por ejemplo). La relación entre la mortalidad y las variables confusoras se modeliza de forma no lineal y se tienen en cuenta además los previsibles periodos de latencia (utilizando retardos de variables explicativa por ejemplo). Sin embargo, y debido a que el control no es perfecto...

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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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...