Construcción de un índice de riqueza utilizando Componentes Principales

The measurement of wealth is a matter of study of Econometrics, within this discipline there are various proposals for the construction of the wealth index. In this work a review is made on the construction method from the income approach, using proxy variables and applying the statistical technique of principal components. At the end of the article, an illustration of this methodology is made using the data from the ENSANUT National Health and Nutrition Survey of 2018 conducted for the Ecuadorian population by the National Institute of Statistics and Censuses – INEC.La medición de la riqueza es materia de estudio de la Econometría, dentro de esta disciplina hay diversas propuestas para la construcción del índice de riqueza. En este trabajo se hace una revisión sobre el método de construcción desde el enfoque del ingreso, utilizando variables proxy y aplicando la técnica estadística de componentes principales. Al final del artículo se realiza una ilustración de esta metodología utilizando los datos de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición ENSANUT del año 2018 realizada para la población ecuatoriana por parte del Instituto Nacional de Estadística y Censos INEC

Modelos Lineales Generalizados en el análisis del uso de desechos agroindustriales en la preparación de enmiendas orgánicas y su efecto en los parámetros de calidad

The large amount of organic waste obtained from agro-industrial production processes are very important materials for organic agriculture, as they can improve the physical, chemical and biological quality of soils. For this reason, a trial was carried out at the “La Troncal” mill, Guayas-Ecuador (2009-2010), to test three combinations of agro-industrial residues; establishing a multifactorial experimental design and examining three different combinations of filter cake, molasses and ash; two sources of microorganisms; and two types of aeration. Regression (Generalized Linear Models) was applied, through the stepwise method, of posterior elimination, to model the relationship between the dependent variable (carbon nitrogen C/N ratio) and the independent or predictive ones: Height, Organic Matter content, Conductivity, Percentage of Organic Matter and Ash in the formula, Micro-Organisms, Temperature, pH and Aeration. The final model was: E[C/N] = -10566.1 + 66.5738*Altura - 0.19824*Altura2 - 1.8069*Altura*MOCromat - 0.4597*Altura*Temp - 0.2226*Conduct + 0.0015*Conduct*F%Cenizas + 0.0039*Conduct*Temp - 18.411*F%MO + 0.3609*F%MO*Temp + 32.0059*MicroOrgC + 188.788*MOCromat + 299.196*Temp - 2.7438*Temp2 + 27.0893* pH - 90.2597*Aireac + ε.  Which turned out to be a good explanatory and predictive model to measure dependency and estimate the possible values ​​that the C/N ratio takes based on the initial values ​​of the independent variables. The temperature parameter is the most critical, since compost production is a dynamic process, similarly to pH and conductivity. The probability of obtaining the best compost according to the Monte Carlo method is greater when placing between 33% and 35% OM, 19% Ash and 100% of the pile is completed with Humidity; applying commercial microorganisms; using turning as aeration method; and having at the beginning of the process the conductivity in values ​​between 2750 and 2850 µS/cm; around 55ºC of temperature and 7.5 of pH.  La gran cantidad de desechos orgánicos obtenidos de procesos de producción agroindustriales, son materiales muy importantes para la agricultura orgánica, pues son capaces de mejorar la calidad física, química y biológica de los suelos. Por ello se realizó un ensayo en el ingenio “La Troncal”, Guayas-Ecuador (2009-2010), para probar tres combinaciones de residuos agroindustriales; estableciéndose un diseño experimental multifactorial y examinar tres diferentes combinaciones de cachaza, melaza y ceniza; dos fuentes de microorganismos; y dos tipos de aireación. Se aplicó Regresión (Modelos Lineales Generalizados), a través del método stepwise, de eliminación posterior, para modelar la relación entre la variable dependiente (relación carbono nitrógeno C/N y las independientes o predictoras: Altura, contenido de Materia Orgánica, Conductividad, Porcentaje de Materia Orgánica y de Ceniza en la fórmula, Micro-Organismos, Temperatura, pH y Aireación. El modelo final fue: E[C/N] = -10566.1 + 66.5738*Altura - 0.19824*Altura2 - 1.8069*Altura*MOCromat - 0.4597*Altura*Temp - 0.2226*Conduct + 0.0015*Conduct*F%Cenizas + 0.0039*Conduct*Temp - 18.411*F%MO + 0.3609*F%MO*Temp + 32.0059*MicroOrgC + 188.788*MOCromat + 299.196*Temp - 2.7438*Temp2 + 27.0893* pH - 90.2597*Aireac + ε. El cual resultó ser un buen modelo explicativo y predictivo para medir la dependencia y estimar los posibles valores que tome la relación C/N en función de los valores iniciales de las variables independientes. El parámetro temperatura es el más crítico, dado que la producción del compost es un proceso dinámico, de manera similar el pH y la conductividad. La probabilidad de obtener el mejor compost según el método de Monte Carlo, es mayor al colocar entre 33% y 35% de MO, 19% de Ceniza y se completa el 100% de la pila con Humedad; aplicando microorganismos comerciales; utilizando como método de aireación el volteo; y teniendo al inicio del proceso la conductividad en valores entre 2750 y 2850 µS/cm; alrededor de 55ºC de temperatura y 7.5 de pH

Construcción de tablas de mortalidad para la región sierra del ecuador 2010. un análisis de supervivencia de la población

El presente estudio fue realizado como trabajo final de graduación previo a la obtención del título de Magíster en Seguros y Riesgos Financieros, segunda promoción de la maestría en Seguros y Riesgos Financieros perteneciente a la Facultad de Ciencias Naturales Y Matemáticas de la ESPOL. Esta investigación se centra en la construcción de tablas de mortalidad por cada año de vida (no agrupado), para la población de la región Sierra del Ecuador. Se toman en cuenta varias subpoblaciones generadas a partir de las variables sexo y área de residencia del informante; a las cuales se les realiza un análisis comparativo para determinar si existe alguna diferencia significativa en cuanto a la probabilidad de supervivencia entre subpoblaciones.GuayaquilMagíster en Seguros y Riesgos Financiero

Construcción de software para regresión. El caso de regresión ridge y robusta

En el contexto de la regresión lineal, se han propuesto diversos métodos para afrontar la multicolinealidad. los principales de ellos constituyen estimadores sesgados de los coeficientes. entre estos métodos, se encuentran la regresión ridge. En los modelos de regresión lineal cuando la correlación entre las variables de explicación causa que la matriz sea casi singular al estimar los parámetros por los mínimos cuadrados estos van a ser inestables, es decir su varianza será alta. La regresión ridge busca estimar nuevos parámetros del modelo minimizando la varianza de los mismos, estos estimadores de los parámetros a diferencia de los estimadores por mínimos cuadrados son sesgados.GuayaquilIngeniero en Estadística Informátic

Construcción de software para regresión el caso de regresión ridge y robusta

En el contexto de la Regresión Lineal, se han propuesto diversos métodos para afrontar la multicolinealidad. Los principales de ellos constituyen estimadores sesgados de los coeficientes. Entre estos métodos, se encuentran la Regresión Ridge. En los modelos de Regresión Lineal cuando la correlación entre las variables de explicación causa que la matriz de diseño sea casi singular al estimar los parámetros por Mínimos Cuadrados estos van a ser inestables, es decir su varianza será alta. La Regresión Ridge busca estimar nuevos parámetros del modelo minimizando la varianza de los mismos, estos estimadores de los parámetros a diferencia de los estimadores por mínimos cuadrados son sesgados. Cuando en un modelo de Regresión Lineal las observaciones siguen una distribución no-Normal particularmente aquellas que poseen colas más alargadas o gruesas, el Método de Mínimos Cuadrados puede que no sea el apropiado. Las distribuciones con “colas gruesas” usualmente son generadas debido a la presencia de valores aberrantes, estos valores pueden influenciar mucho en las estimaciones por Mínimos Cuadrados. Los procedimientos de Regresión Robusta están diseñados para disminuir la influencia de los valores aberrantes obteniendo estimaciones más eficientes que las realizadas por Mínimos Cuadrados

Figure 9 from: Arteaga A, Salazar-Valenzuela D, Mebert K, Peñafiel N, Aguiar G, Sánchez-Nivicela JC, Pyron RA, Colston TJ, Cisneros-Heredia DF, Yánez-Muñoz MH, Venegas PJ, Guayasamin JM, Torres-Carvajal O (2018) Systematics of South American snail-eating snakes (Serpentes, Dipsadini), with the description of five new species from Ecuador and Peru. ZooKeys 766: 79-147. https://doi.org/10.3897/zookeys.766.24523

A molecular phylogeny of the Neotropical snail-eating snakes (tribe Dipsadini) is presented including 43 (24 for the first time) of the 77 species, sampled for both nuclear and mitochondrial genes. Morphological and phylogenetic support was found for four new species of Dipsas and one of Sibon, which are described here based on their unique combination of molecular, meristic, and color pattern characteristics. Sibynomorphus is designated as a junior subjective synonym of Dipsas. Dipsas latifrontalis and D. palmeri are resurrected from the synonymy of D. peruana. Dipsas latifasciata is transferred from the synonymy of D. peruana to the synonymy of D. palmeri. A new name, D. jamespetersi, is erected for the taxon currently known as Sibynomorphus petersi. Re-descriptions of D. latifrontalis and D. peruana are presented, as well as the first photographic voucher of an adult specimen of D. latifrontalis, along with photographs of all known Ecuadorian Dipsadini species. The first country record of D. variegata in Ecuador is provided and D. oligozonata removed from the list of Peruvian herpetofauna. With these changes, the number of Dipsadini reported in Ecuador increases to 22, 18 species of Dipsas and four of Sibon