Comparación de parámetros de valor extremo de la distribución generalizada asociada a eventos de precipitación extrema en América Central

Se utilizó la distribución de valor extremo generalizada (DVEG) para modelar los eventos de lluvia extrema en América Central, durante 30 años, a partir de 1971. Los datos consistieron en registros de precipitaciones diarias en 103 estaciones meteorológicas localizadas en todo el istmo. El área de América Central se dividió en 3 regiones: el Pacífico, el Caribe y la zona intermedia. Con el objetivo de comparar los parámetros de ubicación, escala y forma de la DVEG de esas 3 localidades, se utilizó la prueba de hipótesis Bootstrap. Los resultados del estudio muestran diferencias significativas, especialmente en los parámetros de ubicación y escala entre las 3 regiones.The generalized extreme value distribution (GEVD) was used to model extreme rainfall events in Central America for a period of 30 years, beginning in 1971. Data consisted of daily rainfall records of 103 meteorological stations located throughout the isthmus. Central America was divided into 3 regions: Pacific, Caribbean and an intermediate zone. A bootstrap hypothesis test was used to compare the parameters of location, scale and form of the 3 regions. The results of the study showed significant differences between the 3 regions, mainly in terms of location and scale parameters.A distribuição generalizada de valores extremos (DVEG) foi utilizada para modelar os eventos de precipitação máxima na América Central durante 30 anos, a partir de 1971. Os dados consistiram em registros de precipitações diárias em 103 estações meteorológicas localizadas ao longo do istmo. A área da América Central foi dividida em 3 regiões: o Pacífico, o Caribe e a zona intermediária. A fim de comparar os parâmetros de localização, escala e forma da DVEG desses 3 locais, foram utilizados os testes de hipóteses de Bootstrap. Os resultados do estudo mostram diferenças significativas, especialmente nos parâmetros de localização e escala entre as 3 regiões.Universidad de Costa Rica/[805-B8-766]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B9-454]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B7-286]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B7-507]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigación en Ciencias del Mar y Limnología (CIMAR)UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI)UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Básicas::Facultad de Ciencias::Escuela de Físic

Modelos estadísticos para la interacción océano-atmósfera

La presente investigación tiene como objetivo modelar la interacción del océano -atmósfera utilizando la relación entre la Oscilación del Sur y los eventos El Niño -La Niña como un sistema de entrada-salida. El modelamiento estadístico de este tipo de relaciones requiere del análisis de la función de correlación cruzada entre las series de entrada y salida. Los datos considerados corresponden a series de tiempo mensuales del Índice de la Temperatura Superficial del Mar de la Región del Niño 3.4 y del Índice de la Oscilación del Sur entre 1982 y 2015. Para representar la interacción del océano-atmósfera, se desarrollaron Modelos de Función de Transferencia y de retroalimentación. La eficiencia de estos modelos con datos hasta el 2015 fue comparada para pronosticar hasta septiembre del año 2019 por medio del error cuadrático medio de predicción, encontrando que el modelo de retroalimentación es más eficiente.UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI

Discrete Rainfall Predictability Using El Niño/Southern Oscillation Interaction

The objective of the study was to determine the probability of occurrence of wet or dry season events, based on the phase of El Niño/Southern Oscillation (ENSO) phenomenon using multinomial logit regression models. The study used monthly time series of the Pacific equatorial sea surface temperature (SST), a sea level pressure index (SOI) and rainfall anomalies over a 2.5x2.5 degrees grid along the west coast of Central and South America, for latitudes starting at 25N, through 45S, since 1951 to 2011. We defined an ENSO index (NSO) as predictor and rainfall as response. Data was categorized into terciles to construct non symmetrical three way contingency table. As results, we generated latitudinal profiles of the predictability (association), for the West Coast of Central and South America, using ENSO as predictor.Universidad de Costa Rica/[805-A7-002]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[808-A9-180]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI)UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigación en Ciencias del Mar y Limnología (CIMAR

Discrete analysis for the America west coast rainfall predictability using El Niño/Southern Oscillation relationships

poster -- Universidad de Costa Rica. Centro de Investigaciones Geofísicas, 2013. Sugerencia para referencias: - Cid, L., S. Ramírez, E. Alfaro & D. Enfield, 2013. Discrete analysis for the America west coast rainfall predictability using El Niño/Southern Oscillation relationships. Memorias del 3er Congreso de Oceanografía Física, Meteorología y Clima del Pacífico Suroriental. Sesión de Variabilidad Climática (poster VC.P3). Santiago, Chile. 16-18 de octubre de 2013.The objective of the study was to determine the probability of occurrence of wet or dry season events, based on the phase of El Niño/Southern Oscillation (ENSO) phenomenon using multinomial response logit and logit regression models. The study used monthly time series of the Pacific equatorial sea surface temperature (SST), a sea level pressure index (SOI) and rainfall anomalies over a 2.5x2.5 degrees grid along the west coast of Central and South America, for latitudes starting at 25°N, through 45°S, since 1951 to 2011. An ENSO index (NSO) was defined as predictor and rainfall as response. Series were first transformed into trimesters, replacing data by the three months average of the seasons DJF – MAM –JJA - SON. Data was categorized into terciles to construct non symmetrical three way contingency tables, including a time lagged categorization of the predictor variable (NSO). Two types of latitudinal profiles of the predictability (association), for the West Coast of Central and South America, using ENSO as predictor were generated as results. One using the categorized NSO index, using a multinomial response logit model to estimate the probabilities at the corners, of the contingency tables, representing the chances of extreme events of rainfall, given the El Niño and La Niña events and a second using multinomial response logit regression models, to estimate the same rainfall events, but using the NSO as a continuous predictor in which the NSO index was used as continuous predictor. The analysis was performed for all the contingency tables, particularly for the “corner cells” and the results were plotted as latitudinal profiles.Universidad de Costa Rica, IPGH, IAI, FI&FUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI

Implementación y evaluación de un curso de estadística basado en competencias

En este artículo se presenta la experiencia de diseño e implementación de un curso de estadística para ingenieros industriales basado en competencias. El estudio contempla las consideraciones de entidades académicas sobre los aprendizajes que se espera los estudiantes de ingeniería industrial construyan para su ejercicio profesional. El proceso de construcción del curso implicó el análisis de los contenidos que se considerarían fundamentales, la metodología en el aula a implementar y la modalidad de evaluación. Los resultados obtenidos a partir de la implementación del curso dan cuenta, por una parte, que los estudiantes lograron desarrollar competencias de tipo cognitivo y afectivo y por otra parte, que para los docentes esta experiencia permitió cambios sustanciales en su quehacer

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

Análisis de las Anomalías en el inicio y el término de la estación lluviosa en Centroamérica y su relación con los océanos Pacífico y Atlántico Tropical

It is estimated the star, end and duration of the rainy season for 37 gauge stations located mainly on the Pacific Slope in Central America. The relation of these aspects with the sea surface temperature of the Tropical North and South Atlantic and Tropical Eastern Pacific was studied by means of a cross correlation and an anomalies analysis. The star of the rainy season was influenced mainly by the Tropical North Atlantic with early (late) starts related with warm (cold) conditions in this index. The Tropical Eastern Pacific was related mainly with the end of the rainy season with early (late) ends related with warm (cold) conditions in this oceanic zone. Finally, the Tropical North Atlantic was the main influence on the duration of the rainy season. It was observed a longer (shorter) period of rains related with warm (cold) conditions on this index.Universidad de Costa Rica/[112-99-305]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-94-204]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-98-506]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI)UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Básicas::Facultad de Ciencias::Escuela de Físic

Ajuste de un modelo VARMA para los campos de anomalías de precipitación en Centroamérica y los índices de los océanos Pacífico y Atlántico Tropical

Artículo científico -- Universidad de Costa Rica. Centro de Investigaciones Geofísicas, 2001Diversos estudios han mostrado que condiciones anómalas de la temperatura superficial del mar (ATSM) de los océanos Pacífico y Atlántico Tropical, afectan la intensidad y duración de la estación lluviosa sobre Centroamérica. Con el fin de identificar en la región las estaciones pluviométricas con curvas de anomalías similares entre sí, 72 estaciones de precipitación de la región fueron sometidas a un proceso de agrupación, identificándose cinco conglomerados. Posteriormente se ajustó un modelo Vectorial Autorregresivo-Medias Móviles (VARMA), con el objetivo de cuantificar la interacción océano atmósfera entre distintos índices oceanográficos en el Pacífico y Atlántico Tropical y los regímenes de precipitación en Centroamérica, representados por las primeras EOF´S de los distintos conglomerados. Este modelo mostró que la principal influencia sobre la región la ejerce el Atlántico Tropical Norte (ATN) con correlaciones positivas. Por su parte, el índice Niño 3 mostró una influencia más débil, con correlaciones negativas sobre aquellas regiones situadas principalmente en la Vertiente Pacífica de Centroamérica. Se concluye que as TASM en el Atlántico Tropical Norte influyen más fuertemente sobre la precipitación que aquellas del Pacífico Tropical este. El primero influye sobre el grado de formación de la Vaguada Tropical troposférica Alta (VTTA) y el segundo sobre la posición de la Zona de Convergencia Intertropical (ZCIT).Universidad de Concepción, Chile. Departamento de EstadísticaUniversidad de Concepción, Chile. Departamento de OceanografíaUniversidad de Costa Rica, Centro de Investigaciones GeofísicasUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI

Modelos lineales generalizados para la predicción de precipitaciones en el Valle Central de Costa Rica, América Central usando ENOS: una propuesta metodológica

The ocean/atmosphere interaction is commonly studied through processes or phenomena such as El Niño / Southern Oscillation (ENSO). Many of the statistical studies on the subject, focus on the use models for continuous time series, adjusting models in the time domain, as in the case of univariate or multivariate ARIMA models. However, not always the primary concern is to determine exactly the magnitude of climatic anomalies such as the amount of rainfall in a period but, categorizing the magnitude of precipitation, to determine the probability of occurrence of class, conditioning on diferent categorizations (i.e. terciles) of ENSO. The objective of this study is to ind and / or develop methodological statistical strategies to estimate these probabilities. In particular, we are interested in assessing and modeling the relationship between the occurrence of El Niño (La Niña) and the variability of precipitation in the Central Region of Costa Rica, in May-June-July season. Data are time series of sea surface temperature (SST) in the area of Niño 3 and the Southern Oscillation Index (SOI) for atmospheric pressure. As the response we used rainfall (R) recorded in Juan Santa Maria airport, Costa Rica. The series were categorized into terciles to build two-way contingency tables. The tables were analyzed using log-linear and proportional odds models, to determine the conditional and joint probabilities of rainfall events. We also estimated a measure of ordinal association.La interacción océano/atmósfera es comúnmente estudiada a través de procesos o fenómenos como El Niño/ Oscilación del Sur (ENOS). Muchos de los estudios estadísticos sobre el tema, se enfocan en el uso de series temporales de tipo continuo, ajustando modelos en el dominio temporal, como es el caso de los modelos ARIMA univariados o multivariados. Sin embargo, no siempre el interés primario es determinar exactamente la magnitud de las anomalías climáticas, como la cantidad de precipitación en un periodo sino, categorizando la magnitud de la precipitación, determinar la probabilidad de ocurrencia de cada uno de ellos, condicionada a las distintas categorizaciones (también en terciles) de ENOS. El objetivo de este estudio es desarrollar y detallar una estrategia metodológica estadística, para estimar dichas probabilidades. En particular, estamos interesados en evaluar y modelar la relación entre la ocurrencia de El Niño (La Niña) y la variabilidad de la precipitación en el Valle Central de Costa Rica, durante el trimestre de Mayo, Junio y Julio. Los datos corresponden a series de tiempo de temperatura supericial del mar (TSM) en la zona de Niño 3, y el Índice de Oscilación del Sur (IOS) para la presión atmosférica, como variable respuesta la precipitación (R) registrada en el aeropuerto Juan Santa María de Costa Rica. Las series fueron categorizadas en terciles para construir tablas de contingencia de dos entradas. Las tablas fueron analizadas mediante modelos loglineales y odds proporcionales, para determinar las probabilidades condicionales y conjuntas de ocurrencia de eventos de lluvia, utilizándose además medidas de asociación.Universidad de Costa Rica/[805-A7-002]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B4-227]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B3-413]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B3-600]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-A9-532]/UCR/Costa RicaUniversidad de Costa Rica/[805-B0-065]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI)UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigación en Ciencias del Mar y Limnología (CIMAR