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 Editor en Jefe: Mario José Pachecho López Editor Asociado: Carlos Isaac Zainea Maya Indexada en: Redib, Dialnet, Latindex, Circ, Base, Google Scholar, Miar, Ulrich's Periodical Directory, EZB, Seriunam.
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.
CAsimulations: Modelado de la dinámica topológica en una enfermedad mediante autómatas celulares
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.
Derechos de autor 2025 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Modelado Estadístico del Rendimiento Futbolístico: Un Enfoque Bayesiano Aplicado a Millonarios F.C. en la Temporada 2023-I de la Liga BetPlay
El presente estudio aborda el análisis del rendimiento futbolístico a través de un enfoque estadístico, aplicando modelos frecuentistas y bayesianos al caso particular de Millonarios F.C. y Atlético Nacional en la temporada 2023-I de la Liga BetPlay. Se desarrolla un modelo de regresión de Poisson como punto de partida y, posteriormente, se plantea un modelo bayesiano jerárquico con efectos aleatorios para estimar parámetros de ataque, defensa y ventaja de localía. Los resultados permiten comparar el comportamiento ofensivo y defensivo de ambos equipos, generar rankings probabilísticos y ofrecer herramientas predictivas útiles en contextos de análisis deportivo.
Derechos de autor 2026 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Proceso de simulación para evaluar el tamaño de muestra de la Encuesta de Acceso y Uso de los Servicios de Telecomunicaciones en Costa Rica
El Ministerio de Ciencia, Innovación, Tecnología y Telecomunicaciones (MICITT), realiza la Encuesta de acceso y uso de los servicios de telecomunicaciones en Costa Rica (EAU). Ante la situación fiscal que atraviesa el país es necesario revisar el tamaño de muestra y determinar un posible ajuste que, manteniendo la precisión en las estimaciones, reduzca los costos de la encuesta. Para lograrlo, se desarrolla un proceso de simulación en dos etapas: en la primera se determina el número de UPM y, en la segunda, la cantidad de entrevistas en cada UPM. Estos cálculos utilizan las variables más importantes de la encuesta, como lo son el índice y las escalas de uso de Internet. Para mantener la precisión y estabilidad en las estimaciones se establece que la diferencia entre el percentil 97,5 y 2,5 no sobrepase la cantidad de 0,5 en cada una de las regiones del país. Como resultado se concluye que, en las seis regiones del país, se requiere 141 UPM, por lo que se logra una reducción del 29%. Con ese número de UPM y con un tamaño de submuestra aproximado de 18 entrevistas por UPM, la muestra final pasa de 3 618 a 2 556 entrevistas.
Ciencia de Datos en Educación Media: Explorando Correlaciones y Prediciendo Resultados Saber 11 a Partir del Proceso Formativo
Esta investigación explora la relación entre las calificaciones obtenidas por una Institución Educativa Distrital (IED) en diferentes asignaturas y los resultados alcanzados en las áreas evaluadas en las pruebas Saber 11. Se realizó un Análisis de Correlaciones Canónicas (ACC) tomando como variables explicativas las calificaciones obtenidas por los estudiantes en las asignaturas que cursaron en una IED logrando explicar un 25% de la varianza de los resultados de las cinco áreas que evalúa el Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (ICFES). La interpretación de los resultados del ACC reveló que en la IED las asignaturas de Lengua Castellana, Idioma Extranjero y Convivencia tienen una influencia significativa en los resultados de las áreas evaluadas con las pruebas Saber 11, lo que destaca la importancia de las habilidades comunicativas. Finalmente, para la predicción del puntaje total en la prueba Saber 11, se construyó un Modelo Lineal Generalizado (MLG) que indicó que las calificaciones de las asignaturas Química, Lengua Castellana y Tecnología e Informática tienen un mayor impacto en los resultados obtenidos por los estudiantes de la IED en dichas pruebas.
Aplicación de Redes Neuronales de Elman y Modelos GARCH en el Pronóstico del Precio de Energía Eléctrica en Colombia
Este paper presenta el estudio del comportamiento de los precios de la energía eléctrica en el mercado no regulado en Colombia a través de dos metodologías diferentes. Primero, se utilizaron los modelos de heteroscedasticidad condicional autorregresiva generalizada (GARCH) junto con algunas de sus variaciones y, por otro lado, se realizó el análisis de la variable de estudio desde la perspectiva de las redes neuronales recurrentes (RNN), específicamente las redes neuronales recurrentes de Elman. El precio de la energía eléctrica es bastante volátil debido a que existen múltiples factores que influyen en él, como el comportamiento climático—fenómenos del Niño (no llueve) y de la Niña (mucha lluvia)—, la demanda de los consumidores y los costos de producción, entre otros. Es en este punto donde toman relevancia las metodologías que permiten modelar variables con estas características de volatilidad. El objetivo del presente artículo fue realizar el modelamiento del precio de la energía eléctrica y su volatilidad en el mercado no regulado. Se utilizaron y compararon modelos pertenecientes a la familia de los modelos GARCH, así como metodologías de aprendizaje profundo, como las redes neuronales recurrentes (RNN), con el fin de observar si este tipo de modelos se ajustaban y pronosticaban de manera adecuada dicha variable de estudio. Se demostró que, aunque ambos modelos son apropiados para modelar el precio de energía eléctrica no regulada, el modelo de Elman presentó mejores resultados en términos de errores más bajos en los pronósticos.
Filtro de SPAM basado en aprendizaje profundo
La clasificación de correos electrónicos como spam o no spam es un problema clásico en el procesamiento de lenguaje natural. En este trabajo se implementan dos enfoques de aprendizaje profundo para abordar esta tarea: un modelo basado en BERT y una red neuronal recurrente LSTM. Se comparan sus rendimientos en términos de precisión, recall, F1 score y eficiencia computacional. Ambos modelos se entrenaron y evaluaron sobre el Enron Email Corpus, alcanzando una exactitud global del 97% y un F1 score equilibrado para ham y spam. El modelo BERT presenta una leve mejora en métricas de robustez, aunque implica mayores tiempos de entrenamiento e inferencia; por su parte, LSTM sigue siendo una solución efectiva cuando se diseña y entrena adecuadamente con un consumo de recursos sensiblemente menor. Estos hallazgos evidencian que, según los requisitos de latencia y capacidad de cómputo, es posible optar por un enfoque transformer de alto rendimiento o una implementación recurrente más ligera.
Comunicaciones en Estadística presenta el segundo número del volumen 18, correspondiente a diciembre de 2025. En esta entrega se reúnen cinco artículos que reflejan la diversidad de aplicaciones de la estadística y la ciencia de datos en contextos latinoamericanos, abarcando desde el procesamiento de lenguaje natural hasta el diseño muestral en encuestas oficiales.
Derechos de autor 2026 Comunicaciones en Estadística https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Editorial: Nuevas Perspectivas Estadísticas para los Desafíos Contemporáneos en Colombia
Editorial del Volumen 18 Número 1. Año 2025
Modelos de coeficientes dinámicos generalizados para el análisis de datos longitudinales en salud: una aplicación en HIV/AIDS y COVID-19
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.
Modelos de Procesos Espaciales para el Análisis de Redes Sociales
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.
Validación Cruzada: una herramienta crucial para mejorar la eficiencia de modelos de clasificación con datos biomédicos
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.
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
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.
Comparación de cinco modelos de Machine Learning para la predicción de las elecciones presidenciales en Colombia: una perspectiva con datos composicionales
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.
Editorial Revista Comunicaciones en Estadística (Volumen 17 Número 2)
Clasificación de Especies : Un Enfoque para Mejorar la Precisión en la Identificación de Serpientes
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.
Un indicador de criminalidad procesada en Colombia mediante análisis de componentes principales ponderados geográfica y temporalmente
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.
Uso del método de Monte Carlo y estadística inferencial en la estimación de áreas geográficas Casos de Bogotá y Burlington
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.
Exploración de Redes Sociales en la Producción Académica Estadística
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.
¿Existen diferencias estadísticamente significativas en los niveles de sorpresa según el efecto mágico utilizado?
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.
El Case Study of Bayesian Multiple Linear Regression Using the Boston Housing Dataset
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.
Predicción de la producción diaria de leche en bovinos Gyr a través de métodos de aprendizaje supervisado
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 Colombia, un componente importante de los programas de mejoramiento genético y modelamiento del nivel productivo en esta raza.
Derechos de autor 2023 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Estimaci´on simultánea de la sensibilidad y la especificidad utilizando la metodolog´ía GSK en presencia de covariables
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.
Medición de la eficiencia de las Facultades de la Universidad Santo Tomás seccional Tunja a través de modelos de eficiencia
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.
Pronóstico del COVID-19 en Colombia utilizando Redes Neuronales Recurrentes con celdas de gran memoria de corto plazo y unidades recurrentes cerradas
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.
Derechos de autor 2022 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Modelo de regresión Birnbaum-Saunders en la presencia de efectos no paramétricos y censura no informativa
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.
Un vistazo a las transacciones desde el análisis de datos funcionales
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.
Clasificación litológica a partir de registros eléctricos utilizando Machine Learning: Caso de estudio Formación Otaraoa, Nueva Zelanda
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.
Modelo lineal dinámico para estimar la tasa de desempleo en Bogotá D.C.
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.
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 la seguridad alimentaria. El uso de modelos bayesianos para el análisis de datos longitudinales y de regresión es explorado en dos artículos de autores nacionales, "Bayesian Hierarchical Gaussian Process Mixtures for Regression Analysis" y "Bayesian Hierarchical Modeling in Linear Regression Settings". Estos trabajos profundizan en la aplicabilidad y flexibilidad de los métodos bayesianos en diferentes contextos, desde estudios clínicos hasta análisis ambientales, demostrando su capacidad para abordar la heterogeneidad y mejorar las predicciones en situaciones complejas. Finalmente, cerramos esta edición con un análisis de la estructura interna del Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje Forma Corta – MSLQ SF en estudiantes universitarios. Este estudio es fundamental para comprender las dimensiones que influyen en la motivación y las estrategias de aprendizaje, aportando herramientas valiosas para la evaluación y mejora del rendimiento académico en el contexto universitario. Cada uno de estos artículos no solo aporta nuevos conocimientos en sus respectivos campos, sino que también subraya la importancia de la estadística como herramienta fundamental para entender y resolver los desafíos actuales. Esperamos que los hallazgos aquí presentados inspiren nuevas investigaciones y contribuyan al avance de la ciencia estadística. Agradecemos profundamente a los autores por sus contribuciones y a los revisores por su arduo trabajo y dedicación en la evaluación de los manuscritos. Invitamos a nuestros lectores a sumergirse en este número y a seguir participando activamente en la construcción de conocimiento en nuestra disciplina.
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Modelado Jerárquico Bayesiano en Entorno de Regresión Lineal
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.