Comunicaciones en Estadística
type: channel
description: Revista editada desde el 2008 con el objetivo de divulgar artículos originales e inéditos en cualquier temática de la estadística teórica y/o aplicada. La finalidad de la revista es motivar la cultura de la investigación estadística y por ende su público objetivo está en todos aquellos investigadores que utilicen cualquier método estadístico en el desarrollo de sus proyectos. Temáticas: Estadística, modelos, muestreo, probabilidad. Periodicidad: semestral. ISSN: 2027-3355 ISSN electrónico: 2339-3076 DOI: 10.15332/23393076 Correo electrónico: revistacom.estadistica@usta.edu.co Indexada en: Redib, Dialnet, Latindex, Circ, Base, Google Scholar, Miar, Ulrich's Periodical Directory, EZB, Seriunam.
publisher: Universidad Santo Tomás
language: es
publication name: Comunicaciones en Estadística
issn: 2027-3355
copyright: Los autores mantienen los derechos sobre los artículos y por tanto son libres de compartir, copiar, distribuir, ejecutar y comunicar públicamente la obra bajo las condiciones siguientes: Reconocer los créditos de la obra de la manera especificada por el autor o el licenciante (pero no de una manera que sugiera que tiene su apoyo o que apoyan el uso que hace de su obra). Comunicaciones en Estadística está bajo una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) La Universidad Santo Tomás conserva los derechos patrimoniales (copyright) de las obras publicadas, y favorece y permite la reutilización de las mismas bajo la licencia anteriormente mencionada.
items: Editorial: Nuevas Perspectivas Estadísticas para los Desafíos Contemporáneos en Colombia
items: CAsimulations: Modelado de la dinámica topológica en una enfermedad mediante autómatas celulares
items: Modelos de coeficientes dinámicos generalizados para el análisis de datos longitudinales en salud: una aplicación en HIV/AIDS y COVID-19
items: Modelos de Procesos Espaciales para el Análisis de Redes Sociales
items: Validación Cruzada: una herramienta crucial para mejorar la eficiencia de modelos de clasificación con datos biomédicos
items: Estimación bayesiana del parámetro de decepción en modelos de elección discreta bajo el paradigma RRM (Random Regret Minimization): aplicación al diseño de exhibiciones en grandes superficies
items: Comparación de cinco modelos de Machine Learning para la predicción de las elecciones presidenciales en Colombia: una perspectiva con datos composicionales
items: Editorial
items: Clasificación de Especies : Un Enfoque para Mejorar la Precisión en la Identificación de Serpientes
items: Un indicador de criminalidad procesada en Colombia mediante análisis de componentes principales ponderados geográfica y temporalmente
items: Uso del método de Monte Carlo y estadística inferencial en la estimación de áreas geográficas Casos de Bogotá y Burlington
items: Exploración de Redes Sociales en la Producción Académica Estadística
items: ¿Existen diferencias estadísticamente significativas en los niveles de sorpresa según el efecto mágico utilizado?
items: El Case Study of Bayesian Multiple Linear Regression Using the Boston Housing Dataset
items: Predicción de la producción diaria de leche en bovinos Gyr a través de métodos de aprendizaje supervisado
items: Estimaci´on simultánea de la sensibilidad y la especificidad utilizando la metodolog´ía GSK en presencia de covariables
items: Medición de la eficiencia de las Facultades de la Universidad Santo Tomás seccional Tunja a través de modelos de eficiencia
items: Pronóstico del COVID-19 en Colombia utilizando Redes Neuronales Recurrentes con celdas de gran memoria de corto plazo y unidades recurrentes cerradas
items: Modelo de regresión Birnbaum-Saunders en la presencia de efectos no paramétricos y censura no informativa
items: Un vistazo a las transacciones desde el análisis de datos funcionales
items: Clasificación litológica a partir de registros eléctricos utilizando Machine Learning: Caso de estudio Formación Otaraoa, Nueva Zelanda
items: Modelo lineal dinámico para estimar la tasa de desempleo en Bogotá D.C.
items: Modelado Jerárquico Bayesiano en Entorno de Regresión Lineal
items: Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje Forma Corta – MSLQ SF en estudiantes universitarios: Análisis de la Estructura Interna
items: Mezclas de Procesos Gaussianos Jerárquicos Bayesianos para Análisis de Regresión
items: Modelos Multietápicos para la Migración Rural-Urbana y la Producción Agrícola en Perú: 2022
items: Influencia de las emociones sobre la confianza institucional
items: Trump vs Biden: Análisis de sentimientos de las publicaciones en español realizada en Twitter en tres Estados de la Unión en las Elecciones Presidenciales del 2020
items: Propuesta de estimación de características sensibles utilizando métodos Bayesianos para la Técnica de Conteo de Ítems de Hussain

Editorial: Nuevas Perspectivas Estadísticas para los Desafíos Contemporáneos en Colombia
type: item
description: Editorial del Volumen 18 Número 1. Año 2025
subject: Editorial
  topic: section
creator: Wilmer Pineda-Ríos
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-08-02
publication date: 2025-08-02
doi: 10.15332/

CAsimulations: Modelado de la dinámica topológica en una enfermedad mediante autómatas celulares
type: item
description: La predicción del comportamiento de la enfermedad, el nivel de afectación en una población y las formas de controlarla son los aspectos más importantes que estudia la epidemiología utilizando herramientas como datos históricos y modelos matemáticos. Por lo tanto, nuestro objetivo es (1) proporcionar una herramienta capaz de analizar los fenómenos epidemiológicos a partir de las interacciones sociales más comunes dentro de un grupo de individuos. (2) Proporcionar una metodología para construir modelos epidemiológicos a partir de patrones y reglas lógicas. (3) Determinar el impacto de las interacciones sociales en la propagación de una enfermedad. Este artículo describe la construcción lógica de dos modelos epidemiológicos en autómatas celulares, junto con dos de sus variaciones basadas en principios topológicos y dinámicos.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Epidemiological Models
  topic: keywords
subject: Cellular automata
  topic: keywords
subject: Topological neighborhood systems
  topic: keywords
subject: Disease simulation
  topic: keywords
subject: Social interaction
  topic: keywords
subject: Topological Dynamics
  topic: keywords
creator: Jorge Andrés Ibáñez Huertas
creator: Carlos Isaac Zainea Maya
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-08-02
publication date: 2025-08-02
doi: 10.15332/

Modelos de coeficientes dinámicos generalizados para el análisis de datos longitudinales en salud: una aplicación en HIV/AIDS y COVID-19
type: item
description: El análisis de datos longitudinales es esencial cuando la variable de respuesta se mide repetidamente en la misma unidad de observación a lo largo del tiempo. Tradicionalmente, se han empleado métodos paramétricos para estimar los coeficientes que definen la relación entre el predictor lineal y la variable de respuesta. Sin embargo, estos métodos fallan cuando no se cumplen las suposiciones sobre la variable de respuesta y los componentes aleatorios del modelo, o cuando el valor esperado de la variable de respuesta (o su transformación mediante una función de enlace) no puede expresarse como una función conocida de los efectos fijos y aleatorios. En tales casos, los modelos paramétricos pueden generar conclusiones que se desvían significativamente de las tendencias promedio del conjunto de datos. Las técnicas de regresión no paramétrica, que reemplazan los parámetros fijos por funciones locales suavizadas dependientes del tiempo, ofrecen una alternativa poderosa para el análisis de datos longitudinales. Estos métodos, conocidos como coeficientes o parámetros dinámicos, nos permiten establecer una relación funcional más flexible entre la variable de respuesta y las covariables. En este estudio, proponemos técnicas de estimación e inferencia para modelos generalizados no paramétricos de coeficientes dinámicos, particularmente para variables de respuesta de conteo. Ilustramos nuestro enfoque mediante su aplicación al análisis del efecto de la carga viral sobre el conteo de células CD4 en pacientes con VIH/SIDA en tratamiento antirretroviral, así como en la predicción de casos de COVID-19.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Longitudinal data analysis
  topic: keywords
subject: radial basis kernel functions
  topic: keywords
subject: regression splines
  topic: keywords
subject: time-varying coefficient models
  topic: keywords
subject: viral load
  topic: keywords
subject: CD4 T lymphocyte counts
  topic: keywords
subject: HIV/AIDS
  topic: keywords
subject: COVID-19
  topic: keywords
creator: Juan Sosa
creator: Elkin Javier Casadiego Rincón
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-08-02
publication date: 2025-08-02
doi: 10.15332/23393076.11216

Modelos de Procesos Espaciales para el Análisis de Redes Sociales
type: item
description: El modelado estadístico de redes nos permite caracterizar completamente todo el sistema, así como realizar predicciones sobre la formación de enlaces. Los modelos latentes abordan estas tareas incorporando dependencias no condicionales a través de efectos aleatorios. Un ejemplo notable es el modelo Bayesiano basado en procesos espaciales, que resulta particularmente útil para evitar problemas de sobreajuste que pueden surgir en modelos de espacio de distancia latente. En este trabajo, presentamos la implementación computacional del modelo y evaluamos su bondad de ajuste y desempeño predictivo utilizando redes sintéticas y reales. El modelo demuestra fuertes capacidades para replicar estadísticas de la red y estimar la superficie latente correspondiente. También proponemos un enfoque alternativo de ajuste utilizando un algoritmo de caso-control. Con base en la verosimilitud estimada, el modelo muestra un buen desempeño tanto en términos de predicción como en bondad de ajuste.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Spatial Process Models
  topic: keywords
subject: Latent Space Models
  topic: keywords
subject: Social Network Analysis
  topic: keywords
subject: Bayesian Estimation
  topic: keywords
subject: Case-Control Algorithm
  topic: keywords
creator: Juan Sosa
creator: Jesús David Solano Velásquez
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-08-02
publication date: 2025-08-02
doi: 10.15332/23393076.11215

Validación Cruzada: una herramienta crucial para mejorar la eficiencia de modelos de clasificación con datos biomédicos
type: item
description: El presente trabajo se centra en la implementación de técnicas de validación cruzada para comparar diversos modelos de clasificación en distintos escenarios relacionados con datos biomédicos. Estos métodos robustos de clasificación son esenciales para garantizar diagnósticos precisos y tratamientos efectivos. Sin embargo, la variabilidad inherente en los datos reales del ámbito biomédico y la complejidad de los conjuntos de datos requieren enfoques sólidos de validación. Como propuesta investigativa, el estudio aborda la aplicación de técnicas de validación cruzada, incluyendo k-fold (validación cruzada con partición en k subconjuntos), Leave-One-Out (validación excluyendo una observación por iteración), StratifiedKFold (validación estratificada en k subconjuntos) y Shuffle Split (validación cruzada basada en particiones aleatorias). Estas técnicas, comúnmente utilizadas, buscan mejorar la precisión y generalización de los modelos de clasificación, así como identificar y mitigar posibles sesgos y problemas de sobreajuste. Además, se presentan diversos algoritmos de clasificación, como el método de los k vecinos más cercanos (K-Nearest Neighbors, KNN), la regresión logística (Logistic Regression), bosques aleatorios (Random Forest) y los árboles de decisión (Decision Tree), para enfrentar los retos asociados a la naturaleza heterogénea de los datos biomédicos recolectados en cuatro municipios de Colombia bajo exposición a metales pesados. Finalmente, se analiza cómo la validación cruzada puede contribuir a incrementar la robustez de los modelos, favoreciendo una aplicación más efectiva en entornos clínicos. Este artículo busca proporcionar una visión clara y significativa de los métodos de validación cruzada aplicados a algoritmos de clasificación en este tipo de datos, con el objetivo de adoptar modelos que se ajusten a las particularidades del contexto.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Cross-validation
  topic: keywords
subject: Classification Methods
  topic: keywords
subject: Machine learning
  topic: keywords
subject: supervised learning
  topic: keywords
creator: Daniel Felipe Zuleta Fuerte
creator: Osnamir Elias Bru Cordero
creator: Karina Susana Pastor Sierra
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-08-02
publication date: 2025-08-02
doi: 10.15332/23393076.11214

Estimación bayesiana del parámetro de decepción en modelos de elección discreta bajo el paradigma RRM (Random Regret Minimization): aplicación al diseño de exhibiciones en grandes superficies
type: item
description: El presente estudio compara dos enfoques metodológicos para analizar experimentos de elección discreta con el fin de identificar la estrategia \'optima de organización de productos en góndolas de supermercados y reducir la complejidad cognitiva para el comprador durante el proceso de compra. Se contrastan el modelo Logit Multinomial Mixto basado en la Maximización de la Utilidad Aleatoria (RUM) y el Modelo Logit Multinomial Mixto con estimación bayesiana de parámetros bajo el enfoque de Minimización del Arrepentimiento Aleatorio (RRM). El experimento, diseñado de manera factorial fraccionada y realizado con la participación de 748 compradores colombianos en la categoría de crema dental, revela que el modelo RRM bayesiano ofrece predicciones más sensibles en comparación con el MNL RUM, especialmente en productos con participaciones de mercado medianas o pequeñas. Asimismo, la obtención de distribuciones posteriores de los parámetros que impactan variables como precio, beneficios, marca y posición en la góndola permite realizar simulaciones precisas de diversos escenarios. Estas simulaciones capturan la heterogeneidad no observada en las preferencias individuales de los compradores, lo que favorece la toma de decisiones en la negociación de estrategias de exhibición con grandes superficies. Ademós, las distribuciones posteriores ofrecen ventajas adicionales al contar con densidades empíricas conocidas, superando las limitaciones de los métodos estándar de estimación de parámetros en términos de optimización estadística.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Discrete Choice Models
  topic: keywords
subject: Mixed Multinomial Logit Model
  topic: keywords
subject: RUM (Random Utility Maximization)
  topic: keywords
subject: RRM (Random Regret Minimization)
  topic: keywords
subject: Display strategy
  topic: keywords
subject: Trade Marketing
  topic: keywords
creator: Carlos Gabriel Contreras Serrano
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-08-02
publication date: 2025-08-02
doi: 10.15332/23393076.11213

Comparación de cinco modelos de Machine Learning para la predicción de las elecciones presidenciales en Colombia: una perspectiva con datos composicionales
type: item
description: En los últimos años, numerosas investigaciones han empleado técnicas de Machine Learning y análisis de datos composicionales en distintos campos de estudio. Sin embargo, su integración en el análisis electoral sigue siendo escasa. Por tal razón, este trabajo integra ambos enfoques aplicando cinco modelos de machine learning: Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors y Feedforward Neural Networks, para predecir los resultados de las elecciones presidenciales en Colombia a nivel municipal, considerando los datos como composicionales. Específicamente, se pronostica la distribución de votos de cada municipio en el espectro ideológico unidimensional Izquierda-Derecha. De esta forma, se busca no solo mejorar la precisión de las predicciones, sino también generar un avance importante en las metodologías aplicadas al análisis electoral. Los modelos se entrenaron con el 70% de los datos de las elecciones presidenciales entre 2002 y 2022, y se evaluó su rendimiento en el 30% restante. Los algoritmos mostraron desempeños similares entre las transformaciones de cada espectro ideológico con porcentajes de variabilidad entre el 56% y 94% en la predicción de la proporción de votos, destacándose el modelo de Feedforward Neural Networks con la transformación log-cociente centrada, que alcanzó los mejores resultados.
subject: Artículos
  topic: section
creator: Paula Andrea Leal Varón
creator: Germán And´res Galeano Ortiz
creator: Wilmer Pineda-Ríos
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-08-02
publication date: 2025-08-02
doi: 10.15332/23393076.11212

Editorial
type: item
description: Editorial Revista Comunicaciones en Estadística (Volumen 17 Número 2)
subject: Editorial
  topic: section
creator: Wilmer Pineda Ríos
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-02-23
publication date: 2025-02-23
doi: 10.15332/

Clasificación de Especies : Un Enfoque para Mejorar la Precisión en la Identificación de Serpientes
type: item
description: Este trabajo tiene como objetivo aplicar técnicas modernas de análisis de datos, en particular redes neuronales, para mejorar la clasificación de especies de serpientes en Colombia, utilizando información obtenida de registros y observaciones compartidas en plataformas sociales como Facebook, donde los usuarios documentan avistamientos y características de las serpientes. Además de la clasificación precisa de las especies, se espera identificar patrones en la distribución geográfica y comportamientos de estas especies. Aunque las redes neuronales ofrecen una ventaja significativa en términos de precisión, presentan la desventaja de ser modelos de ''caja negra'', lo que dificulta su interpretación. A pesar de esta limitación, el estudio se basa en evidencia de investigaciones previas y en datos de la comunidad en línea, con la expectativa de mejorar tanto la identificación de especies como la comprensión de sus patrones de distribución, contribuyendo al desarrollo de estrategias de conservación más efectivas y a la protección de la biodiversidad en Colombia.
subject: Artículos
  topic: section
creator: Diego F Ruiz Sandoval
creator: Osnamir E. Bru Cordero
creator: Cristian Téllez
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-02-23
publication date: 2025-02-23
doi: 10.15332/23393076.10770

Un indicador de criminalidad procesada en Colombia mediante análisis de componentes principales ponderados geográfica y temporalmente
type: item
description: El análisis de la criminalidad es esencial para desarrollar políticas de seguridad efectivas. Este trabajo se enfoca en la construcción de un indicador para la evaluación de la criminalidad procesada en Colombia a nivel municipal durante el período 2018-2023. Se integraron variables de los delitos tipificados penalmente, junto con la densidad poblacional, para identificar patrones espaciotemporales de criminalidad y focos de alto riesgo mediante el análisis de componentes principales ponderados geográfica y temporalmente. Se implementó una herramienta robusta para una mejor explicación del fenómeno criminal, subrayando la relevancia de la autocorrelación y la heterogeneidad espaciotemporal en su análisis. Se realizó una comparación de metodologías de análisis multivariado espacial, evaluando diversas funciones kernel y anchos de banda para optimizar los modelos. Los resultados evidencian una marcada heterogeneidad espacial en la criminalidad, lo que sugiere la presencia de patrones no aleatorios determinados por factores geográficos y temporales. Este hallazgo proporciona una comprensión más precisa de la distribución espacial del crimen. Finalmente, se construye un indicador espaciotemporal que permite el análisis y la comparación entre regiones y periodos, lo cual facilita la implementación de medidas preventivas y correctivas más eficaces en las áreas más afectadas.
subject: Artículos
  topic: section
creator: Tulia Eva Salcedo Palacios
creator: Mario José Pacheco López
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-02-23
publication date: 2025-02-23
doi: 10.15332/23393076.10769

Uso del método de Monte Carlo y estadística inferencial en la estimación de áreas geográficas Casos de Bogotá y Burlington
type: item
description: Este artículo busca por medio de la implementación estadística del método de Monte Carlo determinar áreas de superficies geográficas, tomando a las ciudades de Bogotá y Burlington como casos de estudio usando shapefiles de las mismas. Para cumplir con este propósito se hace uso del paquete estadístico de R Studio, el cual como lenguaje y entorno de programación cuenta con varias ventajas importantes al ejecutar los métodos paramétricos de inferencia estadística tales como estimación y contraste de hipótesis, el primero se aplica mediante la estimación por intervalo de confianza puesto que el resultado obtenido es una variable aleatoria con probabilidad de ocurrencia determinada y error estándar respectivo, el segundo método se emplea al comprobar que los resultados sean válidos respecto a la evidencia empírica obtenida, es decir, comparando las áreas estimadas con las áreas de las ciudades obtenidas de fuentes oficiales. Es de considerar que al generar pocos números aleatorios el error en la estimación del área será bajo, pero la varianza será mayor y la precisión del cálculo al realizar las réplicas será baja, lo cual puede llevar a resultados inexactos.
subject: Artículos
  topic: section
creator: Oscar Fabián Melo Cabra
creator: María Carolina Rojas Velásquez
creator: Erika Yulieth Clavijo Miranda
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-02-23
publication date: 2025-02-23
doi: 10.15332/23393076.10768

Exploración de Redes Sociales en la Producción Académica Estadística
type: item
description: Este trabajo desarrolla un análisis de redes sociales a los artículos publicados por la Revista Colombiana de Estadística, esto con el fin de descubrir patrones y características importantes en las relaciones de citaciones tanto dentro de los autores que pasaron o fueron referenciados por la revista como dentro de los artículos enlazados a estos autores. Mediante un análisis descriptivo y una partición de las redes de interés se descubrió el papel fundamental que juegan no solo autores reconocidos mundialmente, sino también docentes de la Universidad Nacional de Colombia que han dedicado su vida al campo de la estadística.
subject: Artículos
  topic: section
creator: Ariadna Contreras
creator: Juan Camilo Sosa
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-02-23
publication date: 2025-02-23
doi: 10.15332/23393076.10767

¿Existen diferencias estadísticamente significativas en los niveles de sorpresa según el efecto mágico utilizado?
type: item
description: El presente artículo tiene como objetivo medir, desde el enfoque estadístico, el nivel de gusto o disgusto que pueden generar diversos efectos de magia como: desapariciones, transformaciones, transposiciones o penetraciones al momento de ser realizados con cartas o billetes. Para responder al objetivo de este artículo se plantea el método de medición de afectos positivo y negativo PANAS por sus siglas en inglés, el test se compone de 20 ítems los cuales describen emociones, 10 de ellas positivas y 10 negativas, estas son puntuadas en una escala ordinal tipo Likert de 1 a 5 para indicar en qué medida el encuestado acepta que esta emoción se adecúa a lo que siente, además, se incluyó un ítem que mide la curiosidad del espectador. Los resultados obtenidos del experimento se analizaron haciendo uso de los modelos lineales generalizados.
subject: Artículos
  topic: section
creator: Ian Colina
creator: Danny Martínez
creator: Cristian Téllez
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-02-23
publication date: 2025-02-23
doi: 10.15332/23393076.10766

El Case Study of Bayesian Multiple Linear Regression Using the Boston Housing Dataset
type: item
description: Analizamos el conjunto de datos de viviendas de Boston utilizando técnicas de regresión lineal múltiple y mínimos cuadrados ordinarios. Se ajustan varios modelos a los datos para mejorar el poder predictivo de las variables explicativas, evaluando cuidadosamente las suposiciones de cada modelo y realizando un análisis comparativo entre ellos. Identificamos las variables explicativas relevantes que tienen un impacto significativo sobre la variable de respuesta. Además, realizamos experimentos de validación cruzada en modelos seleccionados del análisis. Finalmente, destacamos ciertas limitaciones de los OLS y proponemos el uso de técnicas de regresión ridge como alternativa.
subject: Artículos
  topic: section
creator: Juan Camilo Sosa
rights: Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2025-02-23
publication date: 2025-02-23
doi: 10.15332/23393076.10765

Predicción de la producción diaria de leche en bovinos Gyr a través de métodos de aprendizaje supervisado
type: item
description: La Asociación Colombiana de Criadores de Ganado Cebú - ASOCEBU, tiene interés en desarrollar una máquina para predecir la producción total diaria de leche empleando mediciones de producción parciales en ganado Gyr y, en particular, responder dos preguntas: 1) ¿puede un método predictivo de referencia ser superado por métodos desarrollados a nivel local? 2) ¿cuál de los dos registros parciales (AM o PM) tiene un mejor desempeño predictivo? Por lo tanto, el objetivo de este artículo fue desarrollar una máquina predictiva para la producción diaria de leche en bovinos Gyr utilizando registros parciales, intervalo entre ordeños, días en lactancia, y número de partos (n=13806), mediante la implementación de métodos de aprendizaje supervisado. Además de la máquina predictiva de referencia, varias combinaciones de variables de entrada y modelo o método de aprendizaje fueron consideradas. Se emplearon redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial, bosques aleatorios y regresión lineal cuyos parámetros de localización se estimaron mediante mínimos cuadrados o los métodos de encogimiento Ridge y Lasso. El desempeño predictivo (DP) se evaluó mediante validación cruzada utilizando las siguientes funciones de error: la raíz del error cuadrático medio (RECM) y el error absoluto medio (EAM). Se encontró que una red neuronal artificial con una capa oculta empleando el registro parcial AM, intervalo entre ordeños, número de partos y días en leche como variables de entrada presentó el mejor DP (RECM=1.5042, EAM=1.1389), pero en general, el desempeño de los diferentes métodos fue similar. Todas las máquinas cuyos parámetros se aprendieron empleando los datos locales fueron superiores al método de referencia y los registros parciales de la mañana presentaron mejor DP que los de la tarde. Estos resultados permiten direccionar el programa de control lechero de ASOCEBU y generan un método “a la medida” para predecir la producción total diaria de leche en ganado Gyr en Colomb…
subject: Artículos
  topic: section
subject: aprendizaje automático
  topic: keywords
subject: control lechero
  topic: keywords
subject: validación cruzada
  topic: keywords
creator: Alberto Zea
creator: Dagoberto Bermúdez
creator: Ariel Jiménez
creator: Germán Gómez
creator: Carlos Martínez
rights: Derechos de autor 2023 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2022-06-30
publication date: 2022-06-30
starting page: 35
ending page: 47
doi: 10.15332/23393076.9182

Estimaci´on simultánea de la sensibilidad y la especificidad utilizando la metodolog´ía GSK en presencia de covariables
type: item
description: La sensibilidad y la especificidad son medidas que se utilizan para evaluar el rendimiento de pruebas diagnósticas, no sólo en el sector de la salud con ´areas como la epidemiología, la psicología y la genética, sino también en otros campos como el sector bancario y financiero, así como la agronomía. La sensibilidad se˜nala la proporción de casos positivos que son bien detectados por la prueba, en otras palabras, la sensibilidad mide la efectividad de la prueba cuando se usa en individuos positivos, mientras que la especificidad se˜nala la proporción de casos negativos que son bien detectados por la prueba, es decir, mide la efectividad de la prueba cuando se usa en individuos negativos. Para la estimaci´on de ambas cantidades varios autores han propuesto diferentes métodos tales como la prueba “Gold standard”, aproximación bayesiana, máxima verosimilitud, o por medio de modelos logísticos. Sin embargo éstas pruebas solo dan estimaciones de tipo marginal. En el presente artículo se desarrolla un procedimiento para estimar de forma simultanea la sensibilidad y la especificidad utilizando la metodología GSK en presencia de covariables.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Pruebas diagn´osticas
  topic: keywords
subject: sensibilidad
  topic: keywords
subject: especificidad
  topic: keywords
subject: estad´ıstica
  topic: keywords
subject: metodolog´ıa GSK
  topic: keywords
creator: Jessica Nathaly Pulzara
creator: Juan Carlos Correa
rights: Derechos de autor 2023 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2023-11-20
publication date: 2023-11-20
starting page: 33
ending page: 59
doi: 10.15332/23393076.9178

Medición de la eficiencia de las Facultades de la Universidad Santo Tomás seccional Tunja a través de modelos de eficiencia
type: item
description: Los modelos de eficiencia son técnicas utilizadas para medir el uso de recursos y sus productos o resultados, comúnmente denominadas unidad de gestión de datos (DMU), las cuales transforman entradas en salidas para medir la eficiencia de cada unidad de estudio. Los modelos de eficiencia permiten comparar en términos de resultados a las diferentes unidades teniendo en cuenta sus recursos. En el presente trabajo se toman INPUTS o variables de entrada para cada facultad y se revisan las salidas que para este caso son los productos de las 10 facultades de la Universidad Santo Tomás seccional Tunja, a través de la aplicación de modelos de fronteras de eficiencia. Para cumplir con este objetivo, se realizó la recolección de información de un periodo específico a través de la medición de diferentes variables enmarcadas en los ejes misionales de la Educación Superior en Colombia, a saber: Formación, Investigación y Extensión o proyección social. Se aplicaron dos enfoques diferentes de modelos de fronteras de eficiencia: un enfoque paramétrico en el que se asume que existe una relación funcional conocida entre las variables de insumo (inputs) y las variables de resultado (outputs) ajustando un modelo de fronteras estocásticas (SFA) y un enfoque no paramétrico en el cual se aplica el modelo de datos envolventes (DEA). Se logró identificar cuales facultades logran su mayor eficiencia con menores inputs, al igual que se proyectan variables en las cuales se puede mejorar para lograr la mayor eficiencia en las facultades con menores resultados. Con este trabajo se espera brindar una herramienta de gestión, que permita generar planes de mejoramiento y optimización de sus recursos.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Modelos de Eficiencia
  topic: keywords
subject: Modelos de Fronteras Estocásticas
  topic: keywords
subject: Modelos de Datos Envolventes
  topic: keywords
subject: Optimización de Recursos
  topic: keywords
creator: Gustavo Barrera Mariño
creator: Andrés Cruz Pérez
creator: Jeimy Aristizabal Rodriguez
rights: Derechos de autor 2023 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2022-12-12
publication date: 2022-12-12
starting page: 39
ending page: 58
doi: 10.15332/23393076.8901

Pronóstico del COVID-19 en Colombia utilizando Redes Neuronales Recurrentes con celdas de gran memoria de corto plazo y unidades recurrentes cerradas
type: item
description: El 6 de marzo del 2020, el primer caso de COVID-19 fue reportado en Colombia, este virus, declarado como una emergencia de salud pública de importancia internacional ha afectado diferentes sectores. Existe un auge en cuanto al número de estudios que buscan hacer pronósticos en diversos aspectos que tienen que ver con este virus. El presente trabajo muestra los aspectos teóricos de las redes neuronales recurrentes y se utilizan para crear una predicción de 60 días sobre los casos acumulados, fallecidos acumulados y recuperados acumulados disponibles desde el 6 de marzo del 2020 hasta el 6 de marzo del 2022. Redes neuronales con celdas GRU y LSTM junto con las clásicas RNN fueron utilizadas para hacer estos pronósticos.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Redes Neuronales Recurrentes
  topic: keywords
subject: COVID-19
  topic: keywords
subject: RNN
  topic: keywords
subject: GRU
  topic: keywords
subject: LSTM
  topic: keywords
creator: Yeison Armando Buitrago López
creator: Luis Alejandro Másmela Caita
rights: Derechos de autor 2022 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2022-11-04
publication date: 2022-11-04
starting page: 16
ending page: 38
doi: 10.15332/23393076.8106

Modelo de regresión Birnbaum-Saunders en la presencia de efectos no paramétricos y censura no informativa
type: item
description: El principal objetivo de este trabajo es proporcionar una versión más flexible del modelo de regresión Log-Birnbaum-Saunders bajo la presencia de censura aleatoria y no informativa, donde se asume que los efectos de algunas variables explicativas son no lineales pero su forma funcional es desconocida. La flexibilidad que proporciona el modelo que se propone radica en su capacidad para describir la mediana de la distribución del tiempo de vida mediante un conjunto de covariables haciendo uso de una suma de funciones arbitrarias, cuya forma funcional es estimada de los datos (observaciones), reduciendo así la posibilidad de error de especificación, lo que permite estimar los parámetros de forma robusta bajo la presencia de extremos o outliers, incluyendo observaciones censuradas no informativas.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Log-Birnbaum-Saunders
  topic: keywords
subject: Estimación robusta
  topic: keywords
subject: Censura no informativa
  topic: keywords
subject: Tiempo de vida
  topic: keywords
subject: Efectos no-paramétricos
  topic: keywords
creator: Laura Marcela Rúa Yánez
creator: Luis Hernando Vanegas Penagos
rights: Derechos de autor 2022 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2022-11-04
publication date: 2022-11-04
starting page: 1
ending page: 15
doi: 10.15332/23393076.8105

Un vistazo a las transacciones desde el análisis de datos funcionales
type: item
description: El análisis de datos funcionales ha comenzado a tener gran relevancias gracias a su utilidad en la reducción de dimensionalidad, por su implementación de métodos longitudinales y multivaridos, donde las observaciones puede ser tratadas como funciones en un intervalo cerrado. En este trabajo se presenta un análisis de las operaciones que realizan los clientes de las entidades financieras por medio de los canales transaccionales, clasificándolos en presenciales y virtuales, con el fin de identificar características y comportamiento de los clientes, tanto en su número como el monto que transan, desde un enfoque funcional. Se realiza un estudio descriptivo de los datos funcionales, contrastando sus resultados con las variables Producto Interno Bruto e Inflación, se aplica un cluster por medio del algoritmo de $k$-medias que permite identificar agrupaciones entre las entidades consideradas dentro del estudio, se realiza una comparación de medias tanto para el número y el monto de transacciones en los canales transaccionales mencionados, identificando punto de cambio en la media funcional. Finalizando el análisis se evidencia un fuerte cambio en el comportamiento de los datos considerados, esto debido posiblemente a la pandemia, lo que hizo que las transacciones por medio de canales presenciales disminuyeran, fortaleciendo por tanto las transacciones por medio de canales virtuales.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Colombia
  topic: keywords
subject: Entidades financieras
  topic: keywords
subject: Transacciones
  topic: keywords
subject: Datos funcionales
  topic: keywords
subject: Análisis de datos funcionales
  topic: keywords
creator: Carlos Gómez
creator: Omar Montejo
creator: Anyi Moreno
rights: Derechos de autor 2022 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2022-11-04
publication date: 2022-11-04
starting page: 48
ending page: 77
doi: 10.15332/23393076.8097

Clasificación litológica a partir de registros eléctricos utilizando Machine Learning: Caso de estudio Formación Otaraoa, Nueva Zelanda
type: item
description: En la industria del petróleo, al perforar un pozo de exploración, la incertidumbre es excesivamente alta ya que se quiere determinar las características del subsuelo y así las posibilidades de que exista petróleo o gas. Los métodos indirectos como la toma de registros eléctricos son los que proporcionan la base para los estudios de investigación geológica (facies sedimentarias, aguas subterráneas) lo cual es una actividad compleja que requiere tiempo pero que permiten al evaluador tomar decisiones. Mediante la aplicación de un modelo de aprendizaje automático se quiere reducir esta incertidumbre y minimizar el tiempo en el análisis de los registros eléctricos. En este estudio, se investiga la predicción de litología utilizando los registros eléctricos (Rayos Gamma, Neutrón, Densidad y Efecto fotoeléctrico (PEF)) tomados en la Fm. Otaraoa en Nueva Zelanda. Se realiza el entrenamiento de un modelo Supervisado en donde se abordan dos problemas: el primero de identificación de dos etiquetas (Arena y Arcilla) y el segundo de cuatro etiquetas (Arcilla arenosa, Arcilla arenosa calcárea, Arena arcillosa y Arena arcillosa calcárea). Se utiliza un pozo para entrenar un algoritmo para cada caso y luego dos pozos complementarios para probar su desempeño. Los resultados del modelo Extra Trees Classifier muestran que para el Problema 1 se obtuvo un Accuracy del 93%, superando las métricas del modelo basado en reglas (Accuracy del 87%), mientras que en el Problema 2 el Accuracy fue del 86%. El modelo en el Problema 1 logró aprender a reconocer la litología preestablecida por el experto humano y para el Problema 2 es importante seguir alimentando el entrenamiento del modelo con mayor cantidad de datos de otros pozos o con descripciones litológicas de núcleos.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Registros Eléctricos
  topic: keywords
subject: Litología
  topic: keywords
subject: Aprendizaje supervisado
  topic: keywords
subject: Clasificación
  topic: keywords
creator: Margarita María Martínez Bernal
creator: José John Fredy Gonzalez Veloza
rights: Derechos de autor 2022 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2022-11-04
publication date: 2022-11-04
starting page: 15
ending page: 34
doi: 10.15332/23393076.8094

Modelo lineal dinámico para estimar la tasa de desempleo en Bogotá D.C.
type: item
description: Para este proyecto, se desarroll´o la estimaci´on de la tasa de desempleo en Bogot´a D.C. y se analiz´o la relaci´on con algunas variables de inter´es, todo ello desde el punto de vista estad´ıstico frecuentista y bayesiano. Inicialmente, se realiz´o una exploraci´on general de series temporales para la tasa de desempleo, donde se evidenci´o que nuestra variable no era estacionaria. Por lo tanto, se decidi´o aplicar logaritmos y una diferencia para transformar nuestra serie y lograr la estacionariedad, necesaria para obtener una buena estimaci´on. Posteriormente, se llev´o a cabo la estimaci´on frecuentista bajo la metodolog´ıa Box-Jenkins de varios modelos ARIMA, seleccionando el mejor modelo bajo los criterios de informaci´on AIC y BIC. Despu´es, se verificaron los supuestos m´as importantes para los residuales del modelo escogido. Finalmente, se realizaron pron´osticos para seis meses adelante (julio 2022 a diciembre 2022) de la tasa de desempleo en Bogot´a D.C. Por otro lado, se realiz´o la estimaci´on de la tasa de desempleo desde el punto de vista bayesiano, partiendo del supuesto de que tanto la distribuci´on a priori como la a posteriori siguen una distribuci ´on normal. Posteriormente, se hizo la estimaci´on polin´omica de primer orden y los pron´osticos para seis meses adelante. Al finalizar, se hizo una comparaci´on entre la metodolog´ıa frecuentista y bayesiana para concluir cu´al fue la mejor para la estimaci´on de la tasa de desempleo en Bogot´a D.C. Despu´es de esto, se plantearon varios modelos din´amicos normales, seleccionando los mejores y observando sus resultados, logrando as´ı llegar al mejor modelo posible.
subject: Artículos
  topic: section
creator: Eduardo Archila
creator: Felipe Herrera
creator: Harrison Suarez
creator: Dagoberto Bermudez
creator: Andrés Cruz
rights: Derechos de autor 2023 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2023-07-01
publication date: 2023-07-01
starting page: 73
ending page: 86
doi: 10.15332/23393076.10470

Editorial
type: item
description: Es con gran satisfacción que presentamos a nuestros lectores el primer número del Volumen 17 de la revista Comunicaciones en Estadística, correspondiente al año 2024. En esta edición, hemos reunido una colección de artículos que reflejan la diversidad y profundidad de la investigación estadística en contextos tanto nacionales como internacionales, abarcando una amplia gama de aplicaciones y metodologías que son de gran relevancia en la actualidad. Abrimos este número con un análisis exhaustivo de la dinámica electoral en Estados Unidos, titulado "Trump vs Biden: Análisis de sentimientos de las publicaciones en español realizada en Twitter entres Estados de la Unión en las Elecciones Presidenciales del 2020". Este artículo, de autores internacionales, pone de manifiesto el creciente papel de las tecnologías digitales y las redes sociales en los procesos electorales, ofreciendo una visión detallada de cómo las publicaciones en Twitter pueden reflejar y quizás influir en las percepciones y emociones de los votantes en estados clave. El segundo artículo, "Influencia de las emociones sobre la confianza institucional", nos traslada al contexto colombiano, donde se examina la relación entre las emociones colectivas de los jóvenes y su confianza en las instituciones. Los hallazgos de este estudio son especialmente relevantes en un entorno donde la estabilidad institucional y la movilización social son temas recurrentes, y ofrecen nuevas perspectivas sobre cómo las emociones pueden moldear la confianza en momentos de crisis. La migración rural-urbana en Perú y su impacto en la producción agrícola es el foco del tercer artículo, "Multistage Models for Rural-Urban Migration and Agricultural Production in Peru: 2022". Este trabajo, basado en la Nueva Economía de Migración Laboral, destaca las implicaciones económicas y sociales de la migración, señalando la necesidad de políticas que mitiguen los efectos adversos en las comunidades rurales, particularmente en lo que respecta a …
subject: Editorial
  topic: section
creator: Cristian Fernando Tellez Piñerez
rights: Derechos de autor 2024 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2024-08-23
publication date: 2024-08-23
doi: 10.15332/

Modelado Jerárquico Bayesiano en Entorno de Regresión Lineal
type: item
description: Considering the flexibility and applicability of Bayesian modeling, main characteristics of a hierarchical model are revised and summarized under the usual assumption of exchangeability: We present the probabilistic structure of the model, all the levels involved in it, and the full conditional distribution of every parameter of the model. In this model, we allow the mean of the second stage of the model to have a linear dependency on a set of covariates by means of a regression approach. In addition, the Gibbs sampling algorithm used to obtain samples from this hierarchical model is fully described and derived. The case study is one in which we characterize in depth the average surface of the sea temperature register by 86 devices in the Mediterranean Sea by the type of devise and the location describe by the latitude and the longitude. The hierarchical model fitted considerably well to this data set. Findings derived in this application include the description of the within and between means and variability of the registered temperatures, evidence of similar devise precision, differences among types of devises, and good qualities of prediction of the model. Finally, the prediction ability of the model for each type of devise is tested using data from the National Oceanic and Atmospheric Administration.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Gibbs sampling
  topic: keywords
subject: hierarchical model
  topic: keywords
subject: regression
  topic: keywords
subject: surface of the sea temperature
  topic: keywords
creator: Juan Sosa
rights: Derechos de autor 2024 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2024-08-23
publication date: 2024-08-23
doi: 10.15332/23393076.10161

Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje Forma Corta – MSLQ SF en estudiantes universitarios: Análisis de la Estructura Interna
type: item
description: El propósito de la presente investigación era analizar la estructura interna del Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje en estudiantes universitarios teniendo en cuenta el análisis de fiabilidad y la validez de contenido. Para ello, se contó con la participación de 258 estudiantes de diferentes universidades, en su mayoría eran mujeres (60,8 %) quienes fueron seleccionados mediante un muestreo no probabilístico intencional. Entre los principales hallazgos se puede mencionar que se propone una solución factorial de ocho dimensiones y 37 ´ítems en total, seis dimensiones corresponden a las estrategias de aprendizaje y dos a motivación. Adicional, se determinó el alfa de Cronbach por el total de la escala y se obtuvo un índice de 0,883 (bueno); asimismo, se obtuvo por cada una de las dimensiones.
subject: Artículos
  topic: section
subject: confiabilidad y estudiantes universitarios
  topic: keywords
subject: estrategias de aprendizaje
  topic: keywords
subject: motivaci´on
  topic: keywords
subject: validez de contenido
  topic: keywords
creator: Juliana Masso Viatela
creator: Lida Rubiela Fonseca Gómez
rights: Derechos de autor 2024 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2024-08-23
publication date: 2024-08-23
doi: 10.15332/23393076.10160

Mezclas de Procesos Gaussianos Jerárquicos Bayesianos para Análisis de Regresión
type: item
description: Este documento considera métodos de proceso gaussiano (GP) para el análisis de regresión en estudios longitudinales. El modelo es una elección razonable para la descripción y predicción de fenómenos implican mediciones repetidas en las que hay evidencia de heterogeneidad entre lotes de mediciones. Primero, proporcionamos todos los detalles teóricos y prácticos detrás de nuestra estrategia de modelado. Luego, estudiamos las principales propiedades del modelo utilizando datos simulados. Y finalmente, aplicamos y analizamos un estudio clínico sobre el SIDA desarrollado por el Grupo de Ensayos clínicos sobre el SIDA.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Bayesian inference
  topic: keywords
subject: Gaussian processes
  topic: keywords
subject: longitudinal data analysis
  topic: keywords
subject: regression analysis
  topic: keywords
creator: Juan Sosa
rights: Derechos de autor 2024 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2024-08-23
publication date: 2024-08-23
doi: 10.15332/23393076.10158

Modelos Multietápicos para la Migración Rural-Urbana y la Producción Agrícola en Perú: 2022
type: item
description: Sobre la base de la Nueva Economía de Migración Laboral (NELM), la migración rural-urbana tiene un impacto significativo y adverso en la producción agrícola de los hogares peruanos. La emigración de un miembro del hogar a zonas urbanas está relacionada, de media, con una reducción del valor de la producción agrícola del hogar de hasta el 48%. Es fundamental implementar políticas que aborden los desafíos económicos y sociales derivados de esta migración, así como promover estrategias que garanticen la seguridad alimentaria de las comunidades rurales, reconociendo el papel crucial de los trabajadores agrícolas activos en este proceso. Las remesas también ejercen una influencia negativa sobre el valor productivo agrícola, aunque moderada, con una caída del 12% frente a un aumento del 10%. Este último hallazgo contradice los resultados de Taylor (1999) y Bassie et al. (2022), donde se establece una relación positiva.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Migración
  topic: keywords
subject: Producción Agrícola
  topic: keywords
subject: Remesas
  topic: keywords
creator: J. Luis Chávez
rights: Derechos de autor 2024 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2024-08-23
publication date: 2024-08-23
doi: 10.15332/23393076.10157

Influencia de las emociones sobre la confianza institucional
type: item
description: Este documento estudia la relación entre las emociones colectivas que manifiestan los jóvenes de Colombia en distintos momentos del tiempo y la confianza que sienten en las instituciones del país. Se construye una medida agregada de la confianza institucional por medio del uso de la técnica de Análisis de Correspondencia Múltiple. Posteriormente se estima la relación e impacto de las emociones y la confianza institucional por medio de la estimación del modelo ajustado a la función de densidad beta generalizada tipo 1. Las emociones que generan mayor movilización social son la ira, la tristeza y la sorpresa. La última de estas emociones tuvo efectos diferenciales según la edad y la confianza institucional. No se encontraron diferencias en la percepción hacia las instituciones según el sexo de los jóvenes. Las problemáticas son dinámicas y pueden variar según las emociones predominantes. La alegría no tiene un efecto positivo en la confianza institucional. No existen evidencias de cascadas emocionales debido a los cambios dinámicos de las emociones colectivas en cada proceso coyuntural.
subject: Artículos
  topic: section
subject: Confianza institucional
  topic: keywords
subject: Emociones colectivas
  topic: keywords
subject: An´alisis de Correspondencia M´ultiple
  topic: keywords
subject: Modelos GAMLSS
  topic: keywords
subject: función de densidad Beta Generalizada Tipo 1
  topic: keywords
creator: Daniel Ricardo Torralba Barreto
creator: Mónica María Correa Zabala
rights: Derechos de autor 2024 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2024-08-23
publication date: 2024-08-23
doi: 10.15332/23393076.10156

Trump vs Biden: Análisis de sentimientos de las publicaciones en español realizada en Twitter en tres Estados de la Unión en las Elecciones Presidenciales del 2020
type: item
description: Las tecnologías digitales han cobrado gran relevancia dentro de la vida política en los Estados Unidos de América, un ejemplo es el uso de la red social Twitter en las elecciones presidenciales que se realizaron en noviembre del 2020 en ese país. El objetivo del presente trabajo es realizar el análisis de las publicaciones en Twitter de los individuos que publicaron en español en los Estados de la Florida, California y Texas relacionado con los candidatos Donald Trump y Joe Biden y describir el comportamiento de estos hacia los candidatos en las semanas previas a las elecciones presidenciales del 2020. Se muestra, entre otros aspectos, la variación de la carga sentimental diaria en el periodo estudiado. Para el presente trabajo se tomaron los tweets publicados entre los días 7 de septiembre del 2020 y el 2 de noviembre del mismo a˜no. Se obtuvieron resultados que indican el predominio de sentimientos positivos hacia el presidente Donald Trump en los Estados de la Florida y Texas mientras que en el Estado de California el predominio es hacia el candidato Joe Biden. Se hace una valoración del sentimiento de los individuos que publicaron en Twitter relacionados con las fórmulas vicepresidenciales de ambos candidatos.
subject: Artículos
  topic: section
subject: An´alisis de sentimientos
  topic: keywords
subject: minería de redes sociales
  topic: keywords
subject: minería de opinión en twitter
  topic: keywords
subject: comunicación política
  topic: keywords
creator: Nelson del Castillo Collazo
creator: Rosa María Macías Herrera
rights: Derechos de autor 2024 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2024-08-23
publication date: 2024-08-23
doi: 10.15332/23393076.10154

Propuesta de estimación de características sensibles utilizando métodos Bayesianos para la Técnica de Conteo de Ítems de Hussain
type: item
description: En este artículo se presenta una propuesta Bayesiana para mejorar el estimador de Hussain en la Técnica de Conteo de Ítems (TCI), con el objetivo de eliminar o reducir la proporción de estimaciones negativas que presenta este estimador cuando se desea estudiar una característica sensible en particular. Se plantea un estimador analítico empleando como distribuciones previas una distribución beta y la distribución uniforme, el análisis se realiza vía simulación planteando diferentes escenarios para el numero de preguntas en el cuestionario, tamaño de la muestra y la proporción conocida de las preguntas no sensibles, obteniendo finalmente la eliminación total de las estimaciones negativas para la proporción de personas que poseen una característica sensible de interés, presentando reducciones significativas en el coeficiente de variación estimado.
subject: Artículos
  topic: section
creator: Anyi Biviana Moreno Ibagué
creator: Edwin Andrés Cruz Pérez
creator: Wilmer Darío Pineda Ríos
rights: Derechos de autor 2023 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
date: 2023-12-17
publication date: 2023-12-17
starting page: 47
ending page: 67
doi: 10.15332/23393076.10012