Modelos para la precipitación diaria en el marco de los modelos lineales generalizados

En la memoria se desarrollan modelos estadísticos que permiten caracterizar, en un grado adecuado, el comportamiento de la precipitación diaria en un observatorio. La modelización elegida representa el proceso de lluvia mediante dos componentes, la ocurrencia de precipitación, representada por una variable binaria, y la cantidad medida en los días lluviosos, cada una de las cuales requiere construir un submodelo. En ambos casos, la distribución de la variable de interés no es Gaussiana y su valor esperado depende de covariables atmosféricas; por esto, el marco de los modelos lineales generalizados (GLM) y sus extensiones que permiten considerar la dependencia entre respuesta sucesivas, resulta un esquema de modelización adecuado. En el capítulo 1 se hace una revisión bibliográfica de los modelos de precipitación y una presentación de la familia de modelos a utilizar. El capítulo 2 de la memoria se dedica al análisis de las herramientas de crítica de los modelos y a hacer una propuesta de valoración de los mismos. Se propone una metodología que tiene en cuenta, además de las medidas habituales, la capacidad de los modelos para clasificar correctamente las observaciones, reproducir el ciclo estacional, la evolución interanual de la lluvia o la distribución de la longitud de las rachas seca y húmeda. El capítulo 3 se dedica a la construcción de modelos y al análisis de su capacidad para ajustar las series de precipitación de cuatro observatorios de la cuenca del Ebro con diferentes características climáticas e información atmosférica dispar. Los modelos de ocurrencia considerados son cadenas de Markov cuyas probabilidades de transición se estiman mediante regresión logística. La estrategia de construcción estudia, en pasos sucesivos, la significación de diferentes convariables: indicadores de ocurrencia en los días previos, armónicos para representar el ciclo anual y covariables climática. El objetivo del capítulo 4 es construir un modelo que predsiga la precipitación de un observatorio. En el capítulo 5 se desarrolla un "downscaling" de las precipitaciones en un escenario de cambio climático

Métodos Hamiltonian Monte Carlo para la estimación de modelos de series climáticas

This work presents a detailed explanation of the HMC algorithm used for bayesian inference and an application to estimate, in the bayesian framework, a new proposed autoregressive model for the maximum daily temperatures.The proposed model is based on the previous work of Castillo-Mateo et al. (2022), where the time structure of mean was modeled. A more flexible estructure is considered modeling also the variance and including interaction terms to reflect a seasonal variability of trend and persistence. The model has easily interpretable terms, it is able to represent the short and long-term dynamics of the temperatures, specially in relation to the effect of a possible climate change. Also a procedure of selection of covariates is designed and all the estimation process is implemented using RStan library, in the R workspace.Models are fitted to series in a database built with data obtained by 18 stations placed in Aragón and its surroundings during a period of over 60 years. The estimation with the HMC-NUTS algorithm is possible but computationally slow. The results show progress towards a more complete model, because both, a non-constant variance and the addition of seasonal-trend and seasonal-persistence interactions, are necessary in Aragón series.<br /

Desarrollo de un modelo estadístico de predicción de la velocidad del viento para el área del vertedero de Bailín

Este Trabajo Fin de Grado se desarrolla en el marco del proceso de desmantelamiento del vertedero de residuos organoclorados de Bailín (Huesca) y su transferencia a un depósito seguro, llevado a cabo durante el verano de 2014. El fin último del trabajo ha sido crear una herramienta que permita anticipar posibles eventos dispersivos de la contaminación provocados por el viento, capaces de agravar la problemática ambiental existente en la zona. Para ello, en primer lugar se ha realizado un análisis exploratorio del régimen de vientos en el vertedero de Bailín para el periodo de verano de 2012, así como un estudio que demuestra que el modelo de predicciones de AEMET existente no resulta útil de forma directa. Por ello, se han desarrollado modelos estadísticos de predicción de la velocidad del viento a 24 horas en forma de modelos de regresión (MR) que han permitido el downscaling del modelo de predicciones de AEMET, adaptándolo a las condiciones específicas del área y el periodo de estudio. El proceso de construcción de MR se ha llevado a cabo en el entorno del software estadístico R mediante los siguientes pasos: 1) Estudio de parámetros potencialmente útiles (de predicción AEMET y otros), y construcción de una base de datos con ellos; 2) Desarrollo de una estrategia de construcción y selección de modelos (sin y con interacciones), haciendo uso de métodos stepwise de selección de parámetros, así como de criterios de selección de modelos como bondad de ajuste, desviación típica residual de validación cruzada o realización de test ANOVA; 3) Estudio de la adecuación de los modelos mediante el análisis de residuos; 4) Estudio del funcionamiento de los modelos candidatos finales; 5) Selección del modelo óptimo e implementación para su uso operativo. El modelo finalmente seleccionado ha aumentado el porcentaje de explicación de la variabilidad de la velocidad del viento hasta un 57%, respecto al 14% obtenido con las predicciones de AEMET. La metodología creada también pretende servir de base para la resolución de problemas de predicción similares

Spatial modeling of day-within-year temperature time series: an examination of daily maximum temperatures in Arag\'on, Spain

Acknowledging a considerable literature on modeling daily temperature data, we propose a multi-level spatio-temporal model which introduces several innovations in order to explain the daily maximum temperature in the summer period over 60 years in a region containing Arag\'on, Spain. The model operates over continuous space but adopts two discrete temporal scales, year and day within year. It captures temporal dependence through autoregression on days within year and also on years. Spatial dependence is captured through spatial process modeling of intercepts, slope coefficients, variances, and autocorrelations. The model is expressed in a form which separates fixed effects from random effects and also separates space, years, and days for each type of effect. Motivated by exploratory data analysis, fixed effects to capture the influence of elevation, seasonality and a linear trend are employed. Pure errors are introduced for years, for locations within years, and for locations at days within years. The performance of the model is checked using a leave-one-out cross-validation. Applications of the model are presented including prediction of the daily temperature series at unobserved or partially observed sites and inference to investigate climate change comparison.Comment: 21 pages (+20 pages supplement), 7 figures (+6 figures supplement), 2 tables (+4 tables supplement); minor revisio

MODELOS BAYESIANOS PARA SERIES TEMPORALES CLIMÁTICAS

Este TFG trata sobre la modelización de series temporales climáticas dentro del paradigma bayesiano. Se ha tomado como referencia el trabajo previo de Castillo-Mateo et al. donde se propone un modelo espacio-temporal para series temporales climáticas en la región de Aragón y en los meses de Mayo a Septiembre. En cambio, en este trabajo se considerarán series obtenidas en observatorios situados en diferentes ciudades españolas y tendrán un carácter anual. Las innovaciones respecto al trabajo de referencia son que se considerarán interacciones entre algunos términos que conforman el modelo y que se buscará modelar también la varianza para intentar explicar el carácter estacional de nuestras series.Para ello se comenzará fundamentando la estadística bayesiana, se propondrá un procedimiento para modelizar series temporales climáticas y se mostrarán los resultados obtenidos de la aplicación de dicho procedimiento a series recogidas en observatorios situados en Soria, Zaragoza y Bilbao. Uno de los principales objetivos será estudiar los signos del cambio climático en cada ciudad y se darán estimaciones del calentamiento en cada una. Se concluirá con una comparación de los resultados obtenidos con el trabajo de referencia.<br /

Modelos bayesianos para representar el efecto de variables atmosféricas en series diarias de temperatura.

La creciente evidencia del cambio climático, impulsado por el aumento de la concentración de gases de efecto invernadero en la atmósfera, sugiere un aumento generalizado de las temperaturas. Sin embargo, este aumento puede variar significativamente a lo largo del año y entre diferentes regiones geográficas. La identificación precisa de la existencia y magnitud de estas tendencias temporales y espaciales es crucial para formular estrategias de gestión efectivas que mitiguen los impactos adversos del aumento de temperaturas en la salud humana, la agricultura y la economía. Por lo tanto, el objetivo principal de este estudio es desarrollar modelos basados en datos para analizar los efectos del cambio climático en las temperaturas y su variabilidad geográfica en España, utilizando series temporales de temperaturas diarias.La metodología empleada se basa en artículos publicados en el Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics y en Annals of Applied Statistics por Castillo-Mateo et al. Esos autores utilizaron modelos jerárquicos bayesianos para hacer inferencias sobre la distribución de la temperatura máxima diaria en Aragón. Esos trabajos muestran que la distribución de la temperatura diaria tiene un patrón estacional que afecta tanto al valor medio como a la varianza. De acuerdo con Castillo-Mateo et al., hemos decidido establecer nuestro marco en el enfoque bayesiano debido al hecho de que ofrece un ajuste flexible y una inferencia completa. Nos centramos en 40 estaciones españolas, en el período del 1 de enero de 1955 al 31 de diciembre de 2022, con una amplia variabilidad climática y geográfica. Las series de datos son proporcionadas por la base de datos europea ECA&D. Utilizamos el paquete R bamlss, que proporciona herramientas para la inferencia bayesiana de modelos aditivos flexibles. Este paquete es particularmente adecuado para nuestro análisis ya que buscamos desarrollar un modelo conjunto para la media y la varianza de las temperaturas máximas diarias.Para resumir, el Capítulo 1 trata sobre la introducción, objetivos y fases y procedimientos de este trabajo.El Capítulo 2 contiene una revisión de ideas básicas de modelos lineales, inferencia bayesiana y modelos jerárquicos bayesianos. Las principales ideas y resultados de los trabajos de Castillo-Mateo et al. se resumen para considerar las características que deben ser representadas por modelos estadísticos, como efectos autorregresivos, comportamiento estacional y tendencia temporal. Los resultados de Castillo-Mateo et al. se revisan porque muestran que es necesario modelar la varianza.El Capítulo 3 establecerá el procedimiento para llevar a cabo el análisis exploratorio y posteriormente la inferencia bayesiana. En particular, se propone la estructura del modelo. Se incluye una breve descripción de la función R desarrollada para hacer inferencias.El Capítulo 4 resume los principales resultados obtenidos al aplicar la metodología a series diarias de temperaturas en 40 estaciones meteorológicas españolas. Comenzaremos con un análisis exploratorio de datos, a través de varios procedimientos como el uso de cuantiles móviles de 30 días. Continuaremos con la construcción de modelos lineales para la media y la varianza, y su análisis posterior. A su vez, estudiaremos la distribución espacial de los predictores lineales. Después, desarrollamos un modelo bayesiano local y uno global y los comparamos, además de analizar la distribución posterior de parámetros asociados a la tendencia temporal, es decir, a las señales de cambio climático. Se encuentra que los elementos del modelo son necesarios, tanto la memoria de orden 2 como la tendencia en el valor medio y la varianza. También se descubre que hay una variabilidad geográfica que no se reproduce perfectamente utilizando solo covariables geográficas.Finalmente, en el Capítulo 5, destacamos los principales resultados e implicaciones de este trabajo. Y, concluimos con la propuesta de futuros trabajos y líneas de investigación.<br /

Improvement of the Quality Control Plan in the reception of waste glass. Application in Verallia

The objective of the work is the improvement of the current Quality Control Plan in the reception of recycling material (cullet) in a glass factory, to check the conditions of the requirement specifications and, in particular, to reduce the presence of critical contaminants (ceramics, stone, porcelain,…) in the input materia

Motivaciones para el emprendimiento social

El objetivo de este trabajo consiste en identificar y comprender las motivaciones que subyacen en la decisión de optar por el emprendimiento social como modelo de negocio. Para ello, la metodología utilizada consiste en un análisis exploratorio estructurado en tres etapas. Primero, se aplica la metodología Delphi para identificar las principales motivaciones, con la colaboración de 20 expertos en emprendimiento social. Después, se analiza la valoración tanto de estos expertos como de un grupo de 21 emprendedores sociales, sobre la importancia de las motivaciones identificadas en esta decisión. Finalmente, se realiza un análisis comparativo de las valoraciones de ambos grupos para detectar diferencias significativas entre sus percepciones. Entre los resultados obtenidos destaca el consenso en cuanto a la fuerza de motivaciones relacionadas con la autorrealización, por cumplir un sueño movido por una extraordinaria pasión. Por el contrario, existe discrepancia entre expertos y emprendedores sociales sobre la incidencia de las motivaciones ideológicas, fundamentadas en una profunda conciencia social, y de las motivaciones económicas y de empleo

Effectiveness of an intervention for improving drug prescription in primary care patients with multimorbidity and polypharmacy:Study protocol of a cluster randomized clinical trial (Multi-PAP project)

This study was funded by the Fondo de Investigaciones Sanitarias ISCIII (Grant Numbers PI15/00276, PI15/00572, PI15/00996), REDISSEC (Project Numbers RD12/0001/0012, RD16/0001/0005), and the European Regional Development Fund ("A way to build Europe").Background: Multimorbidity is associated with negative effects both on people's health and on healthcare systems. A key problem linked to multimorbidity is polypharmacy, which in turn is associated with increased risk of partly preventable adverse effects, including mortality. The Ariadne principles describe a model of care based on a thorough assessment of diseases, treatments (and potential interactions), clinical status, context and preferences of patients with multimorbidity, with the aim of prioritizing and sharing realistic treatment goals that guide an individualized management. The aim of this study is to evaluate the effectiveness of a complex intervention that implements the Ariadne principles in a population of young-old patients with multimorbidity and polypharmacy. The intervention seeks to improve the appropriateness of prescribing in primary care (PC), as measured by the medication appropriateness index (MAI) score at 6 and 12months, as compared with usual care. Methods/Design: Design:pragmatic cluster randomized clinical trial. Unit of randomization: family physician (FP). Unit of analysis: patient. Scope: PC health centres in three autonomous communities: Aragon, Madrid, and Andalusia (Spain). Population: patients aged 65-74years with multimorbidity (≥3 chronic diseases) and polypharmacy (≥5 drugs prescribed in ≥3months). Sample size: n=400 (200 per study arm). Intervention: complex intervention based on the implementation of the Ariadne principles with two components: (1) FP training and (2) FP-patient interview. Outcomes: MAI score, health services use, quality of life (Euroqol 5D-5L), pharmacotherapy and adherence to treatment (Morisky-Green, Haynes-Sackett), and clinical and socio-demographic variables. Statistical analysis: primary outcome is the difference in MAI score between T0 and T1 and corresponding 95% confidence interval. Adjustment for confounding factors will be performed by multilevel analysis. All analyses will be carried out in accordance with the intention-to-treat principle. Discussion: It is essential to provide evidence concerning interventions on PC patients with polypharmacy and multimorbidity, conducted in the context of routine clinical practice, and involving young-old patients with significant potential for preventing negative health outcomes. Trial registration: Clinicaltrials.gov, NCT02866799Publisher PDFPeer reviewe

Application of the Delphi Method for the Analysis of the Factors Determining Social Entrepreneurship

This paper presents an exploratory analysis of the factors determining the choice of social entrepreneurship (SE) as a business model. Attention is focused on the motivations for choosing this entrepreneurship alternative and on the difficulties that the people embarking on this venture encounter. After applying the Delphi method and with the collaboration of a panel of experts formed by 20 specialists in social entrepreneurship, we can conclude that the most important motivations are the social entrepreneur’s self-fulfillment, self-esteem and passion for social issues. The main obstacle, meanwhile, stems from a lack of business management and administration skills, which makes financial and human resource management extremely difficult