{"id":2384,"date":"2024-01-19T13:01:00","date_gmt":"2024-01-19T16:01:00","guid":{"rendered":"http:\/\/webfacsa.ubiobio.cl\/?p=2384"},"modified":"2024-06-25T13:12:58","modified_gmt":"2024-06-25T17:12:58","slug":"academico-facsa-realiza-conferencia-en-v-congreso-latinoamericano-de-matematica-colamat-2023","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/webfacsa.ubiobio.cl\/index.php\/academico-facsa-realiza-conferencia-en-v-congreso-latinoamericano-de-matematica-colamat-2023\/","title":{"rendered":"Acad\u00e9mico FACSA realiza Conferencia en V Congreso Latinoamericano de Matem\u00e1tica COLAMAT-2023"},"content":{"rendered":"\n<p><em>El Dr. Francisco Novoa Mu\u00f1oz present\u00f3 el trabajo:\u201cModelo Generalizado Autorregresivo de Score con variables explicativas para series de tiempo con exceso de observaciones nulas\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>El acad\u00e9mico del Departamento de Enfermer\u00eda de la Facultad de Ciencias de la Salud y de los Alimentos, Dr. Francisco Novoa Mu\u00f1oz, particip\u00f3 del <strong>V Congreso Latinoamericano de Matem\u00e1tica COLAMAT-2023, <\/strong>desarrollado de manera virtual desde la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, en Tacna, Per\u00fa. El investigador present\u00f3 la conferencia <strong>\u201cModelo Generalizado Autorregresivo de Score con variables explicativas para series de tiempo con exceso de observaciones nulas\u201d<\/strong>, trabajo que recientemente fue publicado en una importante revista del \u00e1rea, y donde comparte autor\u00eda con el <strong>Mg.<\/strong> <strong>Pedro Vidal Guti\u00e9rrez<\/strong> y el <strong>Dr.<\/strong> <strong>Sergio Contreras Espinoza,<\/strong> del Departamento de Estad\u00edstica de la UBB.<\/p>\n\n\n\n<p>Francisco Novoa, Doctor en Matem\u00e1tica con menci\u00f3n en Estad\u00edstica e Investigaci\u00f3n Operativa de la Universidad de Sevilla, en Espa\u00f1a, se\u00f1al\u00f3 al respecto \u201cLos modelos <strong>Generalizados Autorregresivos de Score (GAS)<\/strong>, que permiten trabajar con series de tiempo, <strong>fueron creados hace aproximadamente una d\u00e9cada y sirven como un verdadero paraguas frente a sus predecesores<\/strong>, pues los anteriores son casos particulares de estos modelos GAS. Posteriormente, el 2020 se llevaron a cabo nuevos aportes que tomamos como referente y <strong>extendimos dichos modelos incorpor\u00e1ndoles variables explicativas, lo cual es nuestra contribuci\u00f3n<\/strong>. <strong>La aplicaci\u00f3n real de nuestro modelo es en el pron\u00f3stico del tiempo, que actualmente es mucho m\u00e1s asertivo que antes.<\/strong> Pero considerar s\u00f3lo los datos de las precipitaciones pasadas no es suficiente. Es por ello que, al <strong>incorporar variables explicativas, se obtiene informaci\u00f3n nueva y complementaria, que permite predecir de forma m\u00e1s precisa el fen\u00f3meno<\/strong>. Por ejemplo, es conocido que la presi\u00f3n atmosf\u00e9rica influye mucho en el pron\u00f3stico del tiempo, al igual que la temperatura y la humedad relativa, y esas fueron las variables explicativas que agregamos, dado que <strong>nuestro objetivo es pronosticar las precipitaciones futuras para diferentes horizontes de tiempo<\/strong>\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>El evento acad\u00e9mico permiti\u00f3 consolidar lazos con los miembros de la mencionada casa de estudios y ampliar los mismos con la comunidad matem\u00e1tica nacional e internacional. Dentro de las actividades realizadas se encontraron <strong>plenarias, conferencias, cursillos, comunicaciones, p\u00f3steres, mesa redonda y II encuentro de egresados<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El Dr. Francisco Novoa Mu\u00f1oz present\u00f3 el trabajo:\u201cModelo Generalizado Autorregresivo de Score con variables explicativas para series de tiempo con exceso de observaciones nulas\u201d. 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