Estimación bayesiana de una proporción bajo error de estimación asimétrico

El proceso de estimación de una proporción relacionada con una pregunta que puede ser altamente sensible para el encuestado, puede generar respuestas que no necesariamente coinciden con la realidad. Para reducir la probabilidad de respuestas falsas a este tipo de preguntas algunos autores han propuesto técnicas de respuesta aleatorizada asumiendo un error de observación asimétrico. En este artículo se presenta una generalización al caso donde se asume un error simétrico lo cual puede ser un supuesto poco realista en la práctica. Se deduce la función de verosimilitud bajo el supuesto de error de estimación asimétrico.El proceso de estimación de una proporción relacionada con una pregunta que puede ser altamente sensible para el encuestado, puede generar respuestas que no necesariamente coinciden con la realidad. Para reducir la probabilidad de respuestas falsas a este tipo de preguntas algunos autores han propuesto técnicas de respuesta aleatorizada asumiendo un error de observación asimétrico. En este artículo se presenta una generalización al caso donde se asume un error simétrico lo cual puede ser un supuesto poco realista en la práctica. Se deduce la función de verosimilitud bajo el supuesto de error de estimación asimétrico

Forecast Combination

Actualmente existen diversas metodologías de pronóstico, que van desde el conocimiento empírico hasta métodos innovadores, individuales o combinados, que demuestran resultados óptimos. Este documento se deriva de un proceso de investigación y presenta alternativas relacionadas con las combinaciones de pronósticos, utilizando metaheurísticas, por ejemplo, mediante la búsqueda tabú y la programación evolutiva para optimizar el pronóstico. El documento presenta pronósticos combinados basados en la programación evolutiva utilizando mezclas de modelos de regresión bayesiana y modelos de regresión lineal clásico, el modelo de media móvil integrado autorregresivo, el suavizado exponencial y la regresión bayesiana. El documento presenta dos artículos derivados de investigación, la primera compara el algoritmo combinado con los resultados individuales de estos modelos individuales y con la combinación de Bates y Granger utilizando un indicador de error y el valor simétrico de error absoluto medio. Esos modelos y la combinación se aplicaron a la simulación de series temporales y a un caso real de ventas de productos lácteos, generando así pronósticos combinados multiproductos tanto para la simulación como para el caso real. La nueva combinación combinada con la metaheurística evolutiva mostró mejores resultados que los de los otros que se utilizaron. La segunda investigación utiliza series de tiempo simuladas, diseñando dos metaheurísticas basadas en la lista Tabú, que aprenden de los datos con base en el comportamiento estadístico de éstos, como el cluster, así como del mismo valor optimizado del error de ajuste, y se comparan las combinaciones de pronósticos con resultados de modelos individuales a tres tipos de series de tiempo.Currently diverse forecasting methodologies exists, going from the empirical knowledge to the innovative methods, individual or combined, demonstrating optimal results. This document is derived from a research process, and presents alternatives related to forecast combinations, using metaheuristics, for example, by using Tabu search and Evolutive programing to optimize forecasting. One of the designed process consists of creating combination forecasts based on evolutionary programming using, first, a mixture of Bayesian regression models and, second, a mixture of the classical linear regression model, the autoregressive integrated moving average model, exponential smoothing and Bayesian regression. The first research compares the novel combined algorithm with the individual results of these individual models and with the Bates and Granger combination using an error indicator and the symmetrical mean absolute error value. Those models and the novel design were applied to time series simulation and to a real case of dairy products sales, thus generating multiproduct combination forecasts for both the simulation and the real case. The novel combination combined with the evolutionary metaheuristic showed better results than those of the others that were used. The second research uses simulated time series and other metaheuristic that learns from the data an statistical behavior.Tecnológico de Antioquia, Universidad Nacional de Colombia.Doctorad

Estrategias didácticas movilizadoras del desarrollo de procesos lógicos de pensamiento en los estudiantes de Facultad de Ingeniería de la Institución Universitaria de Envigado

“ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS MOVILIZADORAS DEL DESARROLLO DE PROCESOS LÓGICOS DE PENSAMIENTO EN LOS ESTUDIANTES DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA EN LA INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA DE ENVIGADO”, es el título que recibió esta investigación, en la cual se describen las estrategias didácticas y las intenciones formativas de los docentes de Ciencias Básicas, en la Facultad de Ingeniería. La investigación contribuyó al reconocimiento de las estrategias didácticas usadas en los procesos de enseñanza y de aprendizaje en Ciencias Básicas, con relación a la movilización y desarrollo de procesos lógicos de pensamiento, en la Facultad de Ingeniería en la Institución Universitaria de Envigado, y desde esta área, a la formación de futuros profesionales, críticos, analíticos y reflexivos . Permitió como valor agregado, sugerir algunas estrategias para la enseñanza y el aprendizaje de las Ciencias Básicas, las cuales promuevan la adquisición de conocimiento, mediante el desarrollo de procesos lógicos de pensamiento, necesarios para la formación de seres humanos integrales y profesionales competentes y competitivos

Uso de Tablas de Vida para la estimación de la mortalidad estudiantil. Caso Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín

El proceso de autoevaluación en el ámbito universitario debe considerar de forma objetiva y crítica el seguimiento académico de los estudiantes. De esta forma, se pueden tomar las decisiones que permitan mejorar el desempeño de los mismos, verificándolo mediante el uso de algunos indicadores. En ese sentido, la utilización de herramientas estadísticas ofrece un soporte para adoptar dichas disposiciones. En este artículo se propone el uso de las Tablas de Vida, las cuales dan idea del comportamiento y evolución en las cohortes de estudiantes, en particular aquellas comprendidas entre los años 1996 y 2001 en la Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín

Uso de Tablas de Vida para la estimación de la mortalidad estudiantil. Caso Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín

El proceso de autoevaluación en el ámbito universitario debe considerar de forma objetiva y crítica el seguimiento académico de los estudiantes. De esta forma, se pueden tomar las decisiones que permitan mejorar el desempeño de los mismos, verificándolo mediante el uso de algunos indicadores. En ese sentido, la utilización de herramientas estadísticas ofrece un soporte para adoptar dichas disposiciones. En este artículo se propone el uso de las Tablas de Vida, las cuales dan idea del comportamiento y evolución en las cohortes de estudiantes, en particular aquellas comprendidas entre los años 1996 y 2001 en la Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín

Introducción a la estadística Bayesiana

La relevancia que ha tomado la estadística bayesiana en distintas áreas lleva a escribir este texto, cuyo objetivo es contribuir en el crecimiento de los métodos bayesianos en América Latina e incentivar a los estudiantes a aplicar dichas herramientas en sus investigaciones. Aquí, se presentan los elementos básicos de la estadística bayesiana, estadística bayesiana computacional y aplicaciones. Esta estructura contiene en total 14 capítulos que ilustran al lector en un gran número de procedimientos. El lector puede solicitar al correo electrónico de los autores la información correspondiente de las bases de datos necesarias para implementar paso a paso los códigos de R y OpenBUGS presentados en esta obra.The new relevance of Bayesian statistics in different fields led to the creation of this text. Its two goals are contributing to the growth of Bayesian methods in Latin America and encouraging students to use such tools in their research projects. It presents basic elements of Bayesian statistics, computational Bayesian statistics and their applications. It is divided into 14 chapters that instruct in a great deal of procedures. The reader may email the authors requesting the corresponding information of the necessary databases to implement the R and OpenBUGS codes herein step by step

Comparación entre tres técnicas de clasificación

En este artículo se muestran los resultados de un estudio de comparación mediante simulación de tres técnicas de clasificación, regresión logística multinomial (MLR), análisis discriminante no métrico (NDA) y análisis discriminante lineal (LDA). El desempeño de las técnicas se midió usando la tasa de clasificación errónea. Se encontró que las técnicas MLR y LDA tuvieron un desempeño similar y muy superior a NDA cuando la distribución multivariada de las poblaciones es normal o logit-normal; en el caso de distribuciones multivariadas log-normal y Sinh^{−1}-normal la técnica MLR tuvo mejor desempeño.In this paper we show the results of a comparison simulation study for three classification techniques: Multinomial Logistic Regression (MLR), No Metric Discriminant Analysis (NDA) and Linear Discriminant Analysis (LDA). The measure used to compare the performance of the three techniques was the Error Classification Rate (ECR). We found that MLR and LDA techniques have similar performance and that they are better than DNA when the population multivariate distribution is Normal or Logit-Normal. For the case of log-normal and Sinh^{−1}-normal multivariate distributions we found that MLR had the better performance

Un modelo dinámico bayesiano para pronóstico de energía diaria

Los modelos dinámicos bayesianos son una alternativa útil para elaborar pronósticos con pocos datos históricos, o que ayudan a complementar la poca información que se tenga. En este trabajo se propone el diseño de un algoritmo para realizar pronósticos usando un modelo dinámico bayesiano basado en Filtro de Kalman. Se ilustra el procedimiento aplicándolo al pronóstico de demanda de energía diaria de Colombia, lo cual puede ser útil en sistemas que presenten fallas, o en regiones donde apenas inicia el abastecimiento energético. La eficiencia se determina con el indicador de error absoluto medio (MAPE) de ajuste y de pronóstico; este último resulta menor del 3%, valor adecuado para mostrar validez del método propuesto.Dynamic Bayesian Models are a useful alternative to make forecasts with few historical data, or that permits to complement the little information you have.  In this paper we propose an algorithm design to forecast using a dynamic Bayesian model based on Kalman Filter. We illustrate the procedure by applying it to the prediction of daily energy demand of Colombia, which can be useful in systems experiencing failures, or in regions where energy supply is just beginning. The efficiency is determined by the Average Absolute Error Indicator (MAPE), of adjustment and forecast; the last one is less than 3%, appropriate value to show validity of the proposed method

Un modelo dinámico bayesiano para pronóstico de energía diaria

Los modelos dinámicos bayesianos son una alternativa útil para elaborar pronósticos con pocos datos históricos, o que ayudan a complementar la poca información que se tenga. En este trabajo se propone el diseño de un algoritmo para realizar pronósticos usando un modelo dinámico bayesiano basado en Filtro de Kalman. Se ilustra el procedimiento aplicándolo al pronóstico de demanda de energía diaria de Colombia, lo cual puede ser útil en sistemas que presenten fallas, o en regiones donde apenas inicia el abastecimiento energético. La eficiencia se determina con el indicador de error absoluto medio (MAPE) de ajuste y de pronóstico; este último resulta menor del 3%, valor adecuado para mostrar validez del método propuesto.Dynamic Bayesian Models are a useful alternative to make forecasts with few historical data, or that permits to complement the little information you have.  In this paper we propose an algorithm design to forecast using a dynamic Bayesian model based on Kalman Filter. We illustrate the procedure by applying it to the prediction of daily energy demand of Colombia, which can be useful in systems experiencing failures, or in regions where energy supply is just beginning. The efficiency is determined by the Average Absolute Error Indicator (MAPE), of adjustment and forecast; the last one is less than 3%, appropriate value to show validity of the proposed method

Evaluación de cambios en el nivel de depresión de usuarios de un programa de bienestar

Objetivo La evaluación de impacto de un programa comunitario algunas veces se basa en técnicas estadísticas como modelos de regresión lineal, y tiene como objetivo cuantificar su efecto sobre aspectos sociales o el bienestar general de la comunidad. No es frecuente utilizar técnicas estadísticas con estructura de correlación entre los sujetos evaluados que permitan modelar variables de tipo social, o sicológica. Esta estrategia de análisis incorpora más información y por lo tanto debe producir resultados más precisos. Métodos En este trabajo se muestra una evaluación de impacto de los efectos producidos sobre el nivel de depresión de una población participante de un grupo de acciones del INDER Medellín en el año 2005, usando modelos lineales mixtos. Resultados Se identificaron variables importantes que reflejan resultados de impacto positivos, como el tiempo de intervención y la edad. Conclusiones Participar en las actividades de bienestar del INDER contribuye a disminuir los niveles de depresión