Modelo SARIMA para la llegada mensual de visitantes extranjeros por el Aeropuerto Internacional “Jorge Chávez”

The present research was conducted to determine a forecasting model for the monthly arrival of foreign visitors to Jorge Chavez International Airport from Peru, based on the time series in the period January 1997-June 2009. The Box-Jenkins methodology and the Eviews program, version 5.0, were used. The forecast period was July-December 2009. The estimated model is a model SARIMA [0,1,1] [(12,36), 0, (12,36,48)], appropriate and with predictive validity, and monthly arrivals for the forecast period were estimated with average absolute deviation of 3972 passengers per month and 3.61% of absolute error rate.La presente investigación se realizó para determinar un modelo de pronóstico para la llegada mensual de visitantes extranjeros por el Aeropuerto Internacional “Jorge Chávez” de Perú, basado en la serie histórica en el periodo enero 1997-junio 2009. Se utilizó la metodología de Box-Jenkins (identificación, estimación, prueba de adecuacidad, y pronóstico y validación) y el programa Eviews, versión 5.0. El periodo de pronóstico fue julio-diciembre 2009. El modelo estimado es un modelo SARIMA [0,1,1] [(12,36),0,(12,36,48)], apropiado y con validez de pronóstico, y las llegadas mensuales para el periodo de pronóstico fueron estimadas con desviación absoluta media de 3972 pasajeros al mes y 3.61% de porcentaje de error absoluto

Modelos lineales generalizados para pronóstico de la anemia infantil mediante factores asociados

La anemia es un problema mundial. El 2013 en el Perú, alrededor del 34% de niñas y niños de 6 a 59 meses de edad tienen anemia. El propósito del estudio fue evaluar modelos lineales generalizados para pronóstico de la anemia infantil mediante factores asociados. El estudio emplea los resultados de ENDES 2013 realizada por el INEI, incluye 8983 niñas y niños, con edades en el rango establecido. INEI incluyó únicamente encuestas con información completa. El programa MINITAB 17 fue empleado para análisis estadístico. En el análisis de regresión logística binaria la prevalencia de anemia fue asociada con los factores: área de residencia, región natural, edad, sexo, orden de nacimiento, periodo intergenésico y nivel de educación de la madre. Para cada factor se determinó las categorías que incrementan o disminuyen la prevalencia de anemia, y en todos los casos el modelo estimado fue adecuado. El análisis de regresión ordinal para la severidad de la anemia mostró también que los factores en estudio estaban asociados, y con excepción de la edad de la niña o niño y el nivel de educación de la madre, los modelos estimados fueron adecuados. El estudio revela que las técnicas incluidas en los Modelos Lineales Generalizados pueden ser empleados para pronosticar adecuadamente tanto la prevalencia como la severidad de la anemia infantil.Palabras clave: Anemia infantil, factores, MLG, regresión logística, regresión ordinal