Modelación y predicción para moluscos con angiostrongilosis en la Provincia Villa Clara, Cuba utilizando la regresión objetiva regresiva (ROR)



Título del documento: Modelación y predicción para moluscos con angiostrongilosis en la Provincia Villa Clara, Cuba utilizando la regresión objetiva regresiva (ROR)
Revista: Neotropical helminthology
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000394809
ISSN: 1995-1043
Autores: 1
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Instituciones: 1Universidad de Ciencias Médicas “Dr. Serafín Ruiz de Zárate Ruiz”, Facultad de Tecnología de la Salud "Julio Trigo López", Santa Clara, Villa Clara. Cuba
2Centro Meteorológico Provincial de Villa Clara, Santa Clara, Villa Clara. Cuba
3Universidad Nacional Federico Villarreal, Laboratorio de Ecología y Biodiversidad Animal, Lima. Perú
4Centro Provincial de Higiene, Epidemiología y Microbología, Santa Clara, Villa Clara. Cuba
5Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Facultad de Ciencias Agropecuarias, Santa Clara, Villa Clara. Cuba
6Policlínico Universitario "Capitán Roberto Fleites", Santa Clara, Villa Clara. Cuba
Año:
Periodo: Ene-Jun
Volumen: 10
Número: 1
Paginación: 61-71
País: Perú
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español El objetivo de la investigación consistió en modelar la serie de datos bimestral de moluscos, para la angiostrongilosis total en la provincia V illa Clara, Cuba en el período comprendido desde el año 2004 hasta el 2015 y pronosticar el comportamiento hasta el año 2020 de esta entidad. Se utilizaron dos metodologías: la Metodología Objetiva Regresiva (ROR) y la regresión con variables dummy , lo cual permitió la elaboración de tres modelos: (1) el de la variable climática que mayor influencia tuvo en la entidad angiostrongilosis utilizando variables dummy; (2) una modelación empleando variables Dummy para la angiostrongilosis y por último, (3) la utilización de la metodología ROR empleando como variables independientes, las predichas en los anteriores modelos. Se obtuvieron coeficientes de correlación entre el valor real y el pronóstico de R =1,0 para el modelo 1, con un error de 0,69 ºC, para el modelo 2, R=0,96 con un error de 338,02 casos, y el tercer modelo R=0,96, con un error de 324,15. La tendencia de la angiostrongilosis fue positiva, donde un aumento de temperatura media traerá aparejado un aumento de la angiostrongilosis, para el año 2020, donde deben presentarse valores superiores a los del año 2015 si se mantiene la tendencia. Se concluye que el modelo 3 es el de menores errores y mayor correlación entre valores reales y pronosticados, la tendencia es significativa al aumento para la temperatura máxima y para la angiostrongilosis
Resumen en inglés The objective of the research is to model the series of bi-six monthly data on total mollusk with angiostrongilosis in the province V illa Clara, Cuba in the period from 2004 to 2015 and forecast 2020 performance of this entity . T wo methodologies were used: objective methodology Regressive (ROR) and regression with dummy variables, which allowed the development of three types: first, the climate variable that had the greatest influence on the angiostrongilosis entity using dummy variables; Second, a modeling using dummy variables for angiostrongilosis and finally , the use of the ROR methodology as independent variables, predicted in previous models. Correlation coef ficients were obtained between the actual value and the prognosis of R = 1.0 for Model 1, with an error of 0.69 º C, for model 2, R = 0.96 with an error of 338.02 cases, the third model R = 0.96, with an error of 324.15. The trend was positive for angiostrongylosis, with an increase in average temperature will accomplish an increase in angiostrongylosis for the year 2020, where they presented higher than 2015 values if the trend continues by extrapolation. W e conclude that the model 3 presents minor errors and greater correlation between actual and predicted values; the trend is significant to the increase for maximum temperature and for angiostrongylosis
Disciplinas: Biología,
Matemáticas
Palabras clave: Helmintos,
Moluscos,
Matemáticas aplicadas,
Angiostrongilosis,
Cuba,
Modelos matemáticos,
Predicción,
Tendencias
Keyword: Biology,
Mathematics,
Helminths,
Molluscs,
Applied mathematics,
Angiostrongilosis,
Cuba,
Mathematical models,
Prediction,
Trends
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