Especialización en Estadística

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Browsing Especialización en Estadística by browse.metadata.advisor "Perez Valencia, Diana Marcela"

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    Caracterización microbiológica de un área onshore sobre la cuenca del Sinú : análisis geoestadístico de un estudio de geoquímica de superficies
    (Universidad Industrial de Santander, 2010) Villota Salazar, Nubia Andrea; Roa Cordero, Martha Viviana; Perez Valencia, Diana Marcela; Moreno Arenas, German
    La microbiología de superficie es una técnica geoquímica indirecta de exploración de petróleo y gas, que permite evaluar la presencia de microafloramientos en superficies prospecto con base en la cuantificación de poblaciones bacterianas oxidadoras de hidrocarburos C2-C8 y bacterias metanotróficas (C1), mediante la detección de concentraciones anómalas. Para el cultivo de las bacterias de interés fueron empleadas dos técnicas microbiológicas de cultivo: alcoholes y compuestos hidrocarbonados, como fuentes de carbono. Se desarrolló un análisis geoestadístico de las variables microbiológicas medidas en un área sospechosa de la cuenca del Sinú, departamento de Atlántico, (previa verificación de los supuestos de estacionariedad y anisotropía), por medio de un análisis estructural de la información georreferenciada y posterior interpolación de datos para predicción espacial por la técnica de Kriging ordinario. Se describe la distribución de las variables en el área de estudio de acuerdo al modelo geoestadístico que demostró el mejor ajuste, luego de nugget sugerido y un nugget estimado por el programa (geoR), en todas sus posibles combinaciones. Se construyen los gráficos de superficie que representan el área de estudio y posibilitan la ubicación geográfica de las áreas que presentan concentraciones bacterianas anómalas, y se clasificó el área de estudio de acuerdo a las concentraciones bacterianas registradas, detectando comportamientos anómalos posiblemente relacionados a líneas sísmicas previamente identificadas.
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    Modelo de ecuaciones simultaneas para la curva de Phillips en Colombia
    (Universidad Industrial de Santander, 2010) Mantilla Duarte, Carlos Alfonso; Merli, Giampaolo Orlandoni; Perez Valencia, Diana Marcela
    Desde hace mucho tiempo, el análisis económico se concentró en la relación entre inflación y desempleo. Desde el modelo propuesto, en 1958, por Alban Phillips, se han implementado variables adicionales a la curva que permiten determinar las relaciones existentes entre Inflación y Desempleo, adicionando el concepto de expectativas racionales e incorporando la acción del gobierno para el control de dichas variables. A pesar de ello, pocos modelos incorporan variables que describan la política macroeconómica y su efecto en el corto plazo y, menos aun, que considere la relación de doble dirección que existe entre inflación y desempleo. En este trabajo se propone un modelo basado en un Sistema de Ecuaciones Simultáneas el cual puede considerarse como un punto de partida para realizar pronósticos más acertados sobre las variables de interés. En este tipo de ecuaciones se reemplazan las definiciones de variables dependientes e independientes de los modelos uniecuacionales por las de variables endógenas y exógenas de los sistemas multiecuacioneales. El problema de simultaneidad es abordado en este documento mediante metodologías particulares para las Ecuaciones Simultáneas (Mínimos Cuadrados en Dos Etapas y Mínimos Cuadrados en Tres Etapas), como Sistema VAR (Vector Autorregresivo) y como Funciones de Transferencia, en todos, considerando la existencia de una o más variables rezagadas a fin de determinar si existen efectos retardados sobre las variables endógenas del modelo.
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    Modelos de series temporales para predecir el comportamiento de la afiliación de trabajadores a la Caja de Compensación Familiar Comfenalco Santander
    (Universidad Industrial de Santander, 2010) Pinzón Aponte, Grisela Alexandra; Perez Valencia, Diana Marcela
    Durante mucho tiempo, las proyecciones de diferentes variables estadísticas en la Caja de Compensación Familiar Comfenalco Santander, se han realizado de manera poco especializada, sin una metodología contundente que permita tener un mayor acercamiento al comportamiento futuro de los datos. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo intentar facilitar la tarea de predecir en un periodo de tiempo de un año, la variable Trabajadores Afiliados a la Caja de Compensación Familiar, estimando tres distintos modelos de series de tiempo, permitiendo así que la organización pueda obtener resultados cercanos a la realidad, lo que redundará en una mejor y fructífera toma de decisiones en la empresa. Los datos fueron recolectados durante el periodo 2001-2010. Para el análisis se consideraron los datos mensuales de cada año y se realizó un análisis descriptivo de la serie temporal, para obtener la predicción se utilizaron tres modelos de referencia que son: el Método de Descomposición Multiplicativa, el Método Holt Winter Multiplicativo y la Metodología Box Jenkins, metodologías que se explican brevemente, para facilitar la interpretación de los resultados. Se concluye después de realizar el análisis comparativo de los resultados obtenidos en las metodologías utilizadas, que los modelos Box Jenkins y Holt Winter Multiplicativo tienen una capacidad predictiva similar, sin embargo, los resultados de la metodología Box Jenkins se acercan más al patrón de las observaciones y presentan el mejor ajuste de los datos, por lo cual se considera que es el mejor modelo de predicción de la serie temporal. Se recomienda seguir profundizando en la aplicación de las series temporales con el fin de que la organización pueda beneficiarse de las bondades de dichas metodologías, en lo que se refiere a la predicción de datos.