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Journal articles on the topic 'Predicción'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 27 April 2022

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1

Barragán Espinosa, Jairo Alberto. "Instrumentos de predicción." Revista Colombiana de Obstetricia y Ginecología 38, no. 5 (October 30, 1987): 356–65. http://dx.doi.org/10.18597/rcog.2264.

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Abstract:

La OPS/OMS, teniendo en cuenta la meta de “Salud para todos en el año 2000”, ha planteado dentro de las estrategias fundamentales para lograrla la “Atención Primaria en Salud”.De acuerdo con la situación actual de salud de los países del tercer mundo, la atención primaria en salud entra a jugar un papel importante en la prestación de los servicios y con el fin de hacerlos relevantes, se consideran los conceptos de niveles de atención como escalones de complejidad para brindar una oferta de buena calidad a la población, de acuerdo con sus posibilidades de acceso o grado de postergación.Para identificar aquellos grupos postergados debe incorporarse el concepto de Riesgo, que permite abordar la problemática de salud de un grupo determinado con un criterio preventivo, toda vez que conociéndose el o los factores de riesgo que inciden sobre la presencia de un daño, en un grupo o individuo, ofrece la posibilidad de intervenir con el fin de reducir o atenuar esos factores mucho antes de presentarse el resultado no deseado.

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2

Cobo, Erik. "Valorar la predicción." Medicina Clínica Práctica 4 (December 2021): 100296. http://dx.doi.org/10.1016/j.mcpsp.2021.100296.

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3

Anta, Juan Fernando. "Representación, Predicción y Música." Epistemus. Revista de Estudios en Música, Cognición y Cultura 2, no. 1 (December 29, 2013): 23. http://dx.doi.org/10.21932/epistemus.2.2712.0.

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Abstract:

Las representaciones mentales ocupan un lugar clave en el ámbito de la Psicología Cognitiva. En este artículo se intenta avanzar sobre tres preguntas acerca del tema, con relación específicamente a la cognición musical: i) ¿cuál es el origen de las representaciones?; ii) ¿cómo se relacionan con la realidad externa?; y iii) ¿para qué sirven? De este modo se abordará el análisis de las relaciones existentes entre las representaciones y el complejo mentecuerpo, las representaciones y la realidad, y las representaciones y su función psicológica, respectivamente. Se argumenta que el ‘para qué sirven’, o su ‘función psicológica’, es el componente más significativo de las representaciones mentales, y también de las representaciones mentales específicamente musicales. Más precisamente, se propone que, más allá de su constitución, las representaciones están orientadas al futuro, y que su poder predictivo es la razón misma de su existencia psicológica. Un claro ejemplo de ello lo constituirían las representaciones que el oyente utiliza para predecir la música, las cuales, al ser frustradas, promoverían el contenido afectivo de la experiencia musical.

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4

Rada García, Eloy. "Ciencia, predicción y profecía." ENDOXA 1, no. 2 (January 1, 1993): 177. http://dx.doi.org/10.5944/endoxa.2.1993.4792.

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5

Conde, Camilo J. Cela, and Gisèle Marty. "Ley, voluntad y predicción." Estudios de Psicología 19, no. 59 (January 1998): 105–20. http://dx.doi.org/10.1174/02109399860400757.

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6

Gonzales Medina, Carlos Alejandro, and Cesar Raúl Alegría Guerrero. "¿Es posible predecir la preeclampsia?" Revista Peruana de Ginecología y Obstetricia 60, no. 4 (January 28, 2015): 363–71. http://dx.doi.org/10.31403/rpgo.v60i160.

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Abstract:

La preeclampsia es una enfermedad que solo aparece durante la gestación humana y que seasocia a una importante morbimortalidad materna y perinatal. No existen modelos integralespara predecir la preeclampsia. Se realiza una revisión sobre los indicadores de predicción depreeclampsia con mayor aproximación que incluyen la flujometría Doppler de las arterias uterinas,biomarcadores bioquímicos y algunos factores clínicos asociados. Se revisa una nuevapropuesta de índice de predicción de preeclampsia.Palabras clave: Preeclampsia, gestación, predicción.

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7

Tejeiro. "PREDICCIÓN DEL RENDIMIENTO EN MÚSICA." Revista de Musicología 12, no. 1 (1989): 95. http://dx.doi.org/10.2307/20795271.

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8

Aragón-Vargas, Luis Fernando. "CIENCIA, VOLCANES, HURACANES Y PREDICCIÓN." Pensar en Movimiento: Revista de Ciencias del Ejercicio y la Salud 14, no. 2 (December 30, 2016): 1–3. http://dx.doi.org/10.15517/pensarmov.v14i2.27615.

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Abstract:

En este editorial se presenta una reflexión sobre algunas limitaciones de las predicciones científicas, aprovechando eventos naturales ocurridos recientemente en Costa Rica y profundizando en algunos conceptos de filosofía de la ciencia.

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9

Mòdol Deltell, Josep M., and Miquel Sabrià. "Modelos de predicción de bacteriemia." Medicina Clínica 123, no. 7 (September 2004): 255–56. http://dx.doi.org/10.1016/s0025-7753(04)74480-2.

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10

Colonna, L., and M. Zann. "Predicción de la respuesta antidepresiva." European psychiatry (Ed. Española) 3, no. 3 (June 1996): 210. http://dx.doi.org/10.1017/s1134066500001004.

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11

Gaytán Cortés, Juan. "La predicción del fracaso empresarial." Mercados y Negocios, no. 32 (April 6, 2016): 81–96. http://dx.doi.org/10.32870/myn.v0i32.5402.

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Abstract:

El éxito y el fracaso de las empresas son inherentes a múltiples factores, razón por la que es necesario contar con instrumentos que pronostiquen el fracaso de una empresa con la finalidad de conocer la sostenibilidad, solven- cia y situación financiera de las empresas

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12

Alegría-Guerrero, Raúl. "Evaluación diagnóstica de un nomograma de predicción de preeclampsia." Revista Peruana de Investigación Materno Perinatal 7, no. 2 (February 13, 2019): 29–47. http://dx.doi.org/10.33421/inmp.2018114.

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Abstract:

Objetivo. Determinar el estudio de pruebas diagnósticas para el nomograma de predicción propuesto en la estimación del riesgo de preeclampsia. Materiales y métodos. Estudio primario de investigación clínica observacional de casos-controles anidado y de validación del índice de predicción propuesto con el diseño de un nomograma. Se realizó en el Hospital Guillermo Almenara Irigoyen-EsSalud, Lima-Perú, Unidad de Medicina Fetal. Participaron pacientes gestantes asintomáticas de la Red Asistencial Almenara-EsSalud entre el primer o el segundo trimestre de gestación (antes de las 20 semanas) que desarrollaron o no al final del seguimiento preeclampsia severa. Se evaluó los parámetros predictores clínicos, de laboratorio y del doppler de las arterias uterinas. Los datos obtenidos se analizaron bajo un modelo de regresión logística binaria multivariante para construir la ecuación de predicción y el nomograma de predicción. Además, se realizó el análisis de curvas ROC. Resultados. El nomograma de predicción incluye parámetros clínicos, de laboratorio y doppler. Tiene una área bajo la curva (AROC) de 0,82, p<0,001. El nomograma propuesto califica los riesgos en alto, intermedio y bajo. Alcanza una sensibilidad de 82,2%, una especificidad de 75,1%, un VPN 86,6% y un VPP de 98,8%. Conclusiones. El nomograma de predicción de riesgo de preeclampsia predice el desarrollo de preeclampsia con una alta sensibilidad y pude ser utilizado en la práctica clínica.

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13

Estrada, Hernán. "Las pérdidas de transmisión en la predicción acústica submarina." Boletín Científico CIOH, no. 16 (November 1, 1995): 3–14. http://dx.doi.org/10.26640/22159045.75.

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Abstract:

Con el programa PROPAS desarrollado para la predicción acústica submarina en la ARC se ilustra el concepto del parámetro de pérdida por transmisión (TL) necesario para la predicción del alcance del SONAR.

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14

Azagra, Rafael, Francesc López-Expósito, Amada Aguyé, and Gloria Encabo. "Predicción de fracturas por fragilidad o predicción de osteoporosis densitométrica. ¡Esta es la cuestión!" Medicina Clínica 141, no. 1 (July 2013): 43–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.medcli.2012.11.031.

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15

Magaña Torres, Octavio S., Juan Manuel Torres Rojo, Carlos Rodríguez Franco, Heriberto Aguirre Díaz, and Aurelio M. Fierros González. "Predicción de la producción y rendimiento de Pinus rudis Endl. en Aloapan, Oaxaca." Madera y Bosques 14, no. 1 (August 30, 2016): 5–19. http://dx.doi.org/10.21829/myb.2008.1411214.

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Abstract:

Se muestra la estrategia metodológica para el desarrollo de un sistema de ecuaciones para predecir el rendimiento y producción de Pinus rudis Endl. Los datos para la construcción del modelo fueron obtenidos de dos mediciones en sitios permanentes de muestreo ubicados en Aloapan, Oaxaca. El modelo de predicción es un modelo de rodales completos con proyección de estructuras diamétricas a través de la distribución Weibull. La predicción de atributos del rodal se realiza en forma explícita e implícita. La primera se basa en modificaciones a los modelos compatibles de área basal y volumen; la segunda en la recuperación de distribuciones diamétricas predichas a partir del método de predicción de parámetros. Todos los modelos, incluso los de predicción de parámetros de la distribución Weibull, mostraron una bondad de ajuste excelente.

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16

Sánchez Anzola, Nicolás. "Máquinas de soporte vectorial y redes neuronales artificiales en la predicción del movimiento USD/COP spot intradiario." ODEON, no. 9 (February 12, 2016): 113. http://dx.doi.org/10.18601/17941113.n9.04.

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Abstract:

<p>La predicción del movimiento de los tipos de cambio en los mercados de divisas es un objetivo desafiante para el cálculo de pronósticos en el análisis de series de tiempo. Dada la complejidad que se presenta en la dinámica de este tipo de mercados, la implementación de modelos eficientes de predicción a partir de la información de las tasas de cambio observadas, es una tarea compleja. El presente estudio implementa y compara dos modelos de aprendizaje de máquina en la predicción del movimiento intradiario del mercado spot USD/COP. Los modelos propuestos se basan en técnicas de clasificación conocidas como redes neuronales artificiales (RNA) y máquinas de soporte vectorial (SVM). Indicadores de análisis técnico, velas japonesas y retornos de los precios fueron seleccionados como variables de entrada a los modelos. Se implementaron combinaciones de parámetros para los modelos propuestos con el fin de mejorar el desempeño en la predicción. Los resultados del experimento evidenciaron que el promedio en el desempeño para los modelos de RNA (57,8 %) y SVM (55,6 %) resultaron significativos para la predicción del movimiento del mercado spot USD/COP.</p><p> </p>

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Hoge, Robert D., Gina Vincent, Laura Guy, and Santiago Redondo Illescas. "Serie especial: La transición desde la delincuencia juvenil a la delincuencia adulta IV." Revista Española de Investigación Criminológica 13 (September 30, 2015): 1–40. http://dx.doi.org/10.46381/reic.v13i0.131.

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Abstract:

Este trabajo constituye la monografía número cuatro de la serie especial sobre Transición desde la delincuencia juvenil a la delincuencia adulta. El primer artículo (sobre transición delictiva) se publicó en el número 9 la REIC (2011), y los dos siguientes (respectivamente, sobre patrones de la carrera delictiva y sobre explicaciones teóricas de las transiciones delictivas) en el número 11 (2013). Su propósito específico es revisar el conocimiento científico disponible acerca de la predicción temprana de la delincuencia adulta (entre las edades de 18 a 29 años). Para ello, se tomará como base la investigación sobre desarrollo juvenil y sobre instrumentos de predicción de riesgo. El artículo se abre con una discusión general sobre evaluación y predicción, incluida la propia predicción de riesgo y sus aspectos éticos y legales. A continuación se resumen los principales factores de riesgo que se asocian a la actividad delictiva. También se debaten diversas cuestiones técnicas de las evaluaciones de riesgo, a la vez que se revisan los principales instrumentos de evaluación de riesgo existentes, tanto con delincuentes juveniles como adultos. El trabajo finaliza con diversas recomendaciones, tanto clínicas como de investigación, en relación con la evaluación y la predicción del riesgo.

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Pérez Suárez, Rigoberto, and Ana Jesús López Menéndez. "PRESENTACIÓN." Estudios de Economía Aplicada 35, no. 2 (May 17, 2019): 267. http://dx.doi.org/10.25115/eea.v35i2.2471.

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Abstract:

La predicción económica es una actividad tan apasionante como controvertida. A pesar del consenso generalizado sobre su necesidad, existe un amplio debate sobre la idoneidad de las técnicas y métodos para elaborar predicciones, las medidas para evaluar su precisión e incluso el papel que los organismos de prospectiva deben desempeñar en un entorno socioeconómico cambiante e incierto.Todos estos temas han sido abordados en el presente número monográfico “Predicción económica: métodos y herramientas”, elaborado como homenaje al profesor Antonio Pulido San Román y que pretende reconocer su indudable contribución al desarrollo de la predicción económica en nuestro país.

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19

Blanco, Juan A. "Modelos ecológicos: descripción, explicación y predicción." Ecosistemas 22, no. 3 (December 26, 2013): 1–5. http://dx.doi.org/10.7818/ecos.2013.22-3.01.

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Adem, J., V. M. Mendoza, and E. E. Villanueva. "Three-months extended and seasonal forecast of sea surface temperature anomalies for thermodynamic climate prediction." Geofísica Internacional 39, no. 2 (April 1, 2000): 189–99. http://dx.doi.org/10.22201/igeof.00167169p.2000.39.2.276.

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Abstract:

La ecuación de conservación de energía térmica aplicada a la capa de mezcla oceánica se utiliza para la predicción de las anomalías de la temperatura de la superficie del mar y de sus cambios mensuales para periodos extendidos de tres meses, así como para la predicción estacional de estas anomalías en los océanos Pacífico y Atlántico del Hemisferio Norte. La ecuación incluye el transporte horizontal de calor por corrientes oceánicas y por remolinos turbulentos, así como calentamiento por radiación de onda corta y larga, evaporación y calor sensible cedido a la atmósfera por transporte turbulento vertical. En este trabajo llevamos a cabo una verificación de las predicciones para el periodo de junio 1980 a mayo 1984; los resultados muestran que este modelo tiene cierta habilidad en la predicción de las anomalías de la temperatura de la superficie del mar de gran escala y de sus cambios mensuales para periodos extendidos de tres meses, así como en la predicción estacional de estas anomalías.

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Rivera Rivera, Astrid, and Jose Manuel Alba Maldonado. "Revisión: Nirs en el análisis de alimentos para la nutrición animal." Revista Ingenio 13, no. 1 (June 15, 2017): 199–211. http://dx.doi.org/10.22463/2011642x.2149.

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Abstract:

El análisis de la composición nutricional de forrajes y de los alimentos usados en nutrición animal es relevante en la toma de decisiones dentro del proceso productivo. La espectroscopia por infrarrojo cercano (NIRS) es una metodología que se basa en la quimiométrica, asociando la luz absorbida en una muestra de alimento con la composición química de la misma y con base en ello se desarrollan ecuaciones de predicción por cada componente químico del alimento. La metodología ha sido aplicada en el análisis de forrajes con resultados confiables para la predicción materia seca, proteína, carbohidratos estructurales, solubles, grasa y en leguminosas para la identificación de factores antinutricionales. Para el desarrollo de modelos de predicción por componente, se deben colectar muestras que abarquen todos los factores de variación de la composición química del alimento. Los modelos de predicción son desarrollados en tres fases: calibración, validación interna y validación externa en las cuales el modelo se evalúa de acuerdo a criterios estadísticos. El NIRS es una metodología que ha sido reconocida como confiable, de bajo costo, rápida y que durante el proceso no genera desechos químicos.

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Mella-Norambuena, Javier, María Graciela Badilla, and Yaranay López Angulo. "Modelos predictivos basados en uso de analíticas de aprendizaje en educación superior." Texto Livre 15 (February 2, 2022): e36310. http://dx.doi.org/10.35699/1983-3652.2022.36310.

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Abstract:

Los métodos tradicionales de predicción del riesgo académico en ocasiones presentan limitaciones para la identificación oportuna, por otro lado, las Analíticas de Aprendizaje presentan ciertas ventajas. El objetivo de este estudio fue analizar características de los modelos predictivos basados en analíticas de aprendizaje en Educación Superior. Se realizó una revisión sistemática de las bases Web of Science, Scopus y Eric usando las palabras clave "analítica de aprendizaje" y "predicción". Se seleccionaron 12 investigaciones que cumplieron con los criterios de inclusión. Los resultados indicaron que el 100% de los estudios buscaron predecir el rendimiento académico, se incluyen variables de analíticas, sociodemográficas y sociocognitivas como predictoras. El sistema de gestión de aprendizaje más usado fue Moodle de cursos blended learning y online. Los estudios se desarrollaron principalmente en Europa; las muestras fueron de hasta 500 participantes de Ingeniería y Tecnología. El tipo de análisis más frecuente fue regresión en software R y SPSS. La mayoría logró un modelo de predicción grande (R2 > .30). Se concluye que la construcción actual de modelos de predicción de abandono universitario posee importantes limitaciones.

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Nicolás, Juan Díez. "Predicción de escaños electorales mediante encuestas." Reis, no. 74 (1996): 269. http://dx.doi.org/10.2307/40183895.

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Stolz, Werner. "Predicción del clima y modelos numéricos." Revista de Ciencias Ambientales 35, no. 1 (June 1, 2008): 34. http://dx.doi.org/10.15359/rca.35-1.7.

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Abstract:

La modelación numérica del tiempo y del clima ha permitido estimar el comportamiento atmosférico a diversas escalas temporales y espaciales. El avance tecnológico ha contribuido a que los periodos temporales de previsión sean cada vez mayores y las escalas espaciales cada vez menores, aumentando, así, la resolución de ambos. En Costa Rica se inició operativamente la modelación del tiempo en alta resolución en el año 2003, llegando a ser, actualmente, una herramienta fundamental, tanto para el pronóstico del tiempo a niveles local y regional, como para la estimación de los escenarios de cambio climático en el siglo XXI en el país.

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Donado Gómez, Jorge H., Laura N. Higuita-Duque, and Juan J. Castro-Palacio. "Modelos de predicción de riesgo cardiovascular." Medicina UPB 36, no. 2 (2017): 153–60. http://dx.doi.org/10.18566/medupb.v36n2.a08.

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26

Pérez Villaseñor, Jorge. "Predicción cefalométrica bidimensional en cirugía ortognática." Revista Mexicana de Ortodoncia 4, no. 3 (July 2016): 169–73. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmo.2016.10.024.

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Mazo, Claudia X., and Oscar F. Bedoya. "PESPAD: una nueva herramienta para la predicción de la estructura secundaria de la proteína basada en árboles de decisión." INGENIERÍA Y COMPETITIVIDAD 12, no. 2 (June 14, 2011): 9–22. http://dx.doi.org/10.25100/iyc.v12i2.2690.

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Abstract:

Una de las tareas que actualmente enfrentan los bioinformáticos es la predicción de la estructura secundaria de la proteína. Este problema consiste en que dada una secuencia de aminoácidos, se debe predecir la estructura de cada residuo, siendo hélices y hojas las más comunes. A pesar de los avances que se han logrado al plantear modelos para la predicción de la estructura secundaria, se intenta mejorar su exactitud predictiva. En este artículo se presenta una nueva herramienta para la predicción de la estructura secundaria de la proteína, llamada PESPAD, que supera significativamente la exactitud predictiva de los métodos individuales existentes. La herramienta se apoya en modelos construidos con base en árboles de decisión para la mezcla de expertos.

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Laguillo, Gonzalo, Agustín Del Castillo, Manuel Ángel Fernández, and Rafael Becerra. "Modelos centrados vs descentrados para la predicción de quiebra: evidencia empírica para España." Contaduría y Administración 64, no. 2 (October 23, 2018): 96. http://dx.doi.org/10.22201/fca.24488410e.2018.1488.

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Abstract:

<p>Usando información financiera de empresas españolas pertenecientes a distintos sectores económicos, este estudio ha desarrollado modelos centrados y descentrados para la predicción de quiebra. La comparación de ambos tipos de modelos nos ha permitido determinar la superioridad de los modelos descentrados, que en la mayor parte de los casos muestran una gran capacidad de predicción y un fuerte ahorro de costes de elaboración frente al desarrollo de numerosos modelos centrados. Este estudio también aporta conocimiento acerca de las variables que explican la quiebra en los diferentes sectores económicos y ayuda a la toma de decisiones sobre la utilización de un determinado modelo de predicción de quiebra.</p>

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Márquez-Sánchez, Fidel. "COMPARACIÓN ENTRE LA PREDICCIÓN CLÁSICA DEL RENDIMIENTO EN UN SINTÉTICO DE MAÍZ Y LA PREDICCIÓN GENERAL." Revista Fitotecnia Mexicana 37, no. 4 (November 27, 2014): 313. http://dx.doi.org/10.35196/rfm.2014.4.313.

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Abstract:

La ecuación de la predicción clásica (Wright, 1922) del rendimiento en un sintético de maíz formado con progenitores no emparentados homocigóticos es: Y2 = Y1 – (Y1 – Y0)/n (Ec. 1) en donde Y2 es el rendimiento esperado en la generación F2, Y1 es el rendimiento promedio de los cruzamientos posibles entre n líneas, y Y0 es el rendimiento promedio de las líneas como tales. El segundo término de la Ec. 1 es la heterosis de los cruzamientos posibles dividida entre el número de líneas.

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Mondie-Cuzange, Sabine Marie Sylvie, and Leopoldo Vite-Hernández. "Retardos en la entrada: un reto para el ingeniero en control." Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI 9, no. 18 (January 5, 2022): 7–16. http://dx.doi.org/10.29057/icbi.v9i18.8214.

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Abstract:

Se explica mediante ejemplos de la vida cotidiana el interés de diseñar leyes de control que compensen los retardos en la entrada de los sistemas. Se exponen los principios básicos de dos enfoques: el de predicción exacta y el de predicción basada en observadores. Se presenta una comparación cualitativa de los dos métodos así como un ejemplo ilustrativo.

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Briones Zúñiga, José Luis. "Evaluación de modelos de volatilidad con memoria larga." Pesquimat 23, no. 2 (December 28, 2020): 1–8. http://dx.doi.org/10.15381/pesquimat.v23i2.19342.

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Abstract:

El objetivo del estudio es comparar los modelos de memoria larga para modelar la volatilidad del tipo de cambio. Para dicho objetivo se utiliza el tipo de cambio nominal sol/dolar cubriendo los periodos desde el 19 de julio de 1999 hasta el 19 de noviembre del 2013. Escencialmente se busca examinar la capacidad de predicción entre los modelos de memoria larga y comportamiento hiperbólico de las autocorrelaciones dadas por FIGARCH, HYGARCH e IGARCH y concluyendo que el modelo FIGARCH(1,0.637,1) utilizando una distribución t-Student posee una mejor capacidad de predicción. La predicción de la volatilidad del tipo de cambio en el caso de Perú, es estructuralmente importante en el cálculo del Valor en riesgo (VaR) y en la administración de riesgos.

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Ruiz Hernández, Jaime Antonio, Geronimo Barrios Puente, and Alma Alicia Gómez Gómez. "Análisis del precio de la manzana mediante un modelo SARIMA." Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas 10, no. 2 (March 22, 2019): 225–37. http://dx.doi.org/10.29312/remexca.v10i2.509.

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Abstract:

El seguimiento y predicción de los precios es una importante herramienta en la toma de decisiones en las actividades productivas. Con base a los datos del precio promedio mensuales de la manzana red delicious a nivel nacional, de enero de 1998 a julio de 2017, publicados por el sistema nacional de información e integración de mercados, con el software Gretlâ. El objetivo de la investigación fue generar información sobre el comportamiento del precio de la manzana mediante un análisis de series de tiempo generándose una predicción para los 12 meses posteriores con un modelo Sarima . Los resultados señalaron que el error relativo para la predicción es 2%, lo cual garantiza pronósticos relativamente buenos, se pronosticó que el precio para julio de 2018 sería $31.99.

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Lastre Aleaga, Arlys Michel, Erik Fernando Méndez Garcés, and Alexis Cordovés García. "Sistema automatizado para la predicción de flujo de carga en subestaciones eléctricas mediante redes neuronales artificiales." Enfoque UTE 6, no. 3 (September 30, 2015): 20–35. http://dx.doi.org/10.29019/enfoqueute.v6n3.66.

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Abstract:

El flujo de carga tiene gran relevancia en la asistencia del proceso de toma de decisiones y planificación de la generación, distribución y trasmisión de energía eléctrica. El desconocimiento de los valores de este indicador, así como su inadecuada predicción, dificulta la toma de decisiones y eficiencia del servicio eléctrico, además puede ocasionar situaciones indeseadas tales como; la sobre demanda, el sobre calentamiento de los componentes que integran una subestación, y la no correcta planificación de los procesos de generación y distribución eléctrica. Dada la necesidad de predicción de flujo de carga eléctrica de las subestaciones en el Ecuador la presente investigación propone la concepción para el desarrollo de un sistema automatizado de predicción empleando el uso de Redes Neuronales Artificiales.

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Rodríguez, Javier, Signed E. Prieto-Bohórquez, Sandra C. Correa-Herrera, Carlos E. Pérez-Díaz, and María Y. Soracipa-Muñoz. "Dinámica de la epidemia de malaria en Colombia: Predicción probabilística temporal." Revista de Salud Pública 19, no. 1 (January 1, 2017): 52–59. http://dx.doi.org/10.15446/rsap.v19n1.48203.

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Abstract:

Objetivo Realizar una predicción de la dinámica de la epidemia de malaria para el 2007 en Colombia con base en el análisis de la dinámica geométrica de 1960-2006 como una caminata al azar probabilista.Materiales y Métodos Basados en la caminata al azar probabilística se estudió la dinámica geométrica del número de casos anuales de malaria registrados en Colombia durante los años 1960-2006, analizando el comportamiento probabilístico de aumentos y disminuciones consecutivos, y el comportamiento probabilístico de casos durante rangos de años consecutivos, para así realizar una predicción temporal de los casos.Resultados Se desarrolló una metodología sencilla y acausal que predice los valores extremos 81 003 y 104 098 para el número de infectados en el año 2007, predicción que fue refinada con el análisis de las variaciones anuales obteniendo un valor de 104 098 para el número de infectados en el año 2007. Esta predicción fue posteriormente corroborada con los datos del Instituto Nacional de Salud de Colombia, correspondiendo al 95,6 % respecto al número de casos reportados.Conclusión La comprensión del fenómeno acausal a partir de la caminata al azar probabilística permite realizar predicciones temporales, simples y prácticas, directamente comprobables y aplicables, economizando tiempo y recursos.

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Ayala, Juan, and Irene Marincic. "CONTROL DE LA VENTILACIÓN PASIVA PARA ENFRIAMIENTO." Vivienda y Comunidades Sustentables, no. 2 (July 1, 2017): 11–28. http://dx.doi.org/10.32870/rvcs.v0i2.38.

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Abstract:

El objetivo de este artículo es mostrar el proceso de creación de un modelo de predicción para el control de los dispositivos de ventilación pasiva en un clima cálido seco que, mediante un control manual adecuado de los sistemas de ventilación pasiva, logrará una temperatura menor compara- da con la temperatura en ausencia de ventilación en temporada de transición. Este artículo deriva de una investigación realizada en el Posgrado en Humanidades en la Universidad de Sonora. Los conceptos principales son predicción y control: la predicción es la clave del control e, incluso, de la modificación del curso de los acontecimientos. Se utilizó el método de regresión lineal, uno de los métodos de predicción científica más utilizado debido a la amplitud de su adaptabilidad, el cual consiste en un análisis estadístico para estudiar la relación entre variables. El modelo matemático se enfoca en la predicción de temperaturas interiores con base en temperaturas exte- riores. Se desarrolló a partir de la caracterización, por medio de mediciones, del comportamiento térmico de la vivienda estudiada y de las características del clima local. Mediante la correlación lineal y múltiple se desarrollaron fórmulas para predecir la temperatura interior horaria con base en las variables más significativas del exterior. La metodología seguida en esta investigación puede utilizarse para estudios y futura aplicación con el objetivo de lograr un ahorro energético. Esta investigación tiene la particularidad que fue realizada en clima cálido seco en un modelo de vivienda de tamaño real, por lo que puede ser útil para desarrolladores e investigadores.

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Centeno-Mora, Oscar. "Estimación de proteína en semolina de arroz, mediante aplicación de regresiones en el infrarrojo cercano." Agronomía Mesoamericana 27, no. 2 (June 20, 2016): 367. http://dx.doi.org/10.15517/am.v27i2.21153.

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Abstract:

<p><span>El objetivo de este trabajo fue la comparación empírica de las técnicas de regresión por mínimos cuadrados parciales (MCP) y por componentes principales (RCP) en la predicción del porcentaje de proteína para la semolina de arroz. Las estimaciones se realizaron utilizando los valores de absorbancia en la zona del infrarrojo cercano. Se obtuvieron 135 muestras de semolina de arroz recolectadas entre el 2004 y 2012, procedentes de diversas fábricas para la elaboración de alimentos para animales en Costa Rica. Se validó la convergencia de los resultados mediante técnicas de simulación de Bootstrap. Las observaciones se dividieron en dos grupos: un conjunto de datos para la estimación del mejor modelo de regresión (n=120), y un conjunto de datos de validación (n=15). Para el conjunto de datos de estimación, los modelos presentaron dificultades a nivel de los valores extremos, lo cual produjo la eliminación de un valor para obtener el mejor modelo en el caso del MCP. En la validación de los modelos de regresión, los estadísticos de bondad y de ajuste del error estándar de predicción de medias (EEPM), la raíz del error estándar de predicción de medias (REEPM), el error estándar de predicción (EEP), la razón de desviación de predicción (RDP) y gráficos de valores observados contra predichos, confirmaron mejores ajustes para la regresión por MCP (EEP=0,304) respecto al RPC (EEP=0,312). El método de simulación mostró una mejor convergencia en los resultados de la regresión por MCP para predecir el porcentaje de proteína en la semolina de arroz.</span></p>

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Urgilés, Pablo, Juan Inga-Ortega, Arturo Peralta, and Andrés Ortega. "Predicción de perfiles de consumo eléctrico usando polinomios potenciales de grado uno y redes neuronales artificiales en la infraestructura de medición inteligente." Revista Facultad de Ingeniería 30, no. 56 (June 2, 2021): e12772. http://dx.doi.org/10.19053/01211129.v30.n56.2021.12772.

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Abstract:

Este trabajo analiza métodos y algoritmos de predicción del comportamiento de consumo eléctrico basados en redes neuronales, usando datos obtenidos de la infraestructura de medición avanzada (AMI) de una institución educativa. También, se ha realizado un contraste entre el uso de redes neuronales convencionales (ANN), redes neuronales basadas en wavelets (WNN) y los polinomios potenciales de grado uno (P1P). Se analiza la correlación de cada método de predicción, así como el comportamiento del error cuadrático medio (MSE) para finalmente establecer si existe un desbalance en el coste computacional a través del análisis de Big-O y el tiempo de ejecución. Los resultados cuantitativos del error MSE están por debajo del 0,05% para predicciones con ANN y usan un alto costo computacional. Para P1P se presentan errores alrededor del 1,2% mostrando como método de predicción de bajo consumo computacional pero aplicable de forma principal para un análisis a corto plazo. Este trabajo se da en respuesta a la necesidad de establecer una plataforma que permita aprovechar la estructura de medición inteligente, a través de la predicción de perfil de consumo eléctrico con el objetivo de elaborar una planificación de mantenimiento y gestión de la demanda eléctrica para reducir costos de operación desde el consumidor final hasta el gestor de la distribución de energía eléctrica. Para el análisis de las proyecciones sobre el perfil de carga eléctrica se consideran las características estadísticas del consumo para seleccionar los algoritmos de predicción según la cantidad de días a proyectar, usando los datos de cualquiera de los medidores inteligentes, que pueden ser monitoreados en una red eléctrica orientada a las Smart Grids.

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Carvajal Escobar, Yesid, and Juan B. Marco Segura. "Modelos multivariados de predicción de caudal mensual utilizando variables macroclimáticas. Caso de estudio Río Cauca." INGENIERÍA Y COMPETITIVIDAD 7, no. 1 (June 7, 2011): 18–32. http://dx.doi.org/10.25100/iyc.v7i1.2523.

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Abstract:

Se analizaron las teleconexiones lineales entre el fenómeno ENOS y los caudales mensuales del Río Cauca (Valle del Cauca-Colombia), utilizando dos técnicas estadísticas multivariadas: el análisis de funciones ortogonales empíricas (FOES) y el análisis de correlación canónica (ACC). Se ajustaron modelos ARMAX, para predecir los caudales, utilizando las primeras componentes principales y coeficientes canónicos de las variables macroclimáticas, como variables auxiliares en los modelos de caudal; obteniéndose mejoras en la predicción. Lo anterior indica que las variables macroclimáticas aportaron información adicional. El FPE (error final de predicción) se redujo en un 9.44% en promedio, usando la primera componente principal de las variables macroclimáticas como variable auxiliar. Mientras, el FPE se redujo en un 13.35% en promedio, usando el primer coeficiente canónico de las variables macroclimáticas como variable auxiliar. Los modelos presentaron buen ajuste, por lo que pueden ser utilizados para predicción. Así mismo, los métodos multivariados de análisis de FOES y El ACC demuestran que son una herramienta eficaz en el estudio de la variabilidad climática para entender las relaciones del ENOS o fenómenos similares con la hidrología de la región. Palabras Clave: Funciones ortogonales empíricas (FOES), análisis de componentes principales (ACP), análisis de correlación canónica (ACC), patrones principales de predicción (PPP), fenómeno el Niño, fenómeno de la Niña.

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Carpio Vargas, Edgar Eloy. "Modelamiento de Relaciones entre Parámetros Fisicoquímicos y Microbiológicos en Aguas de la Bahía Interior del Lago Titicaca-Puno (Perú) mediante Árboles de Predicción." Revista Tecnica De La Facultad De Ingenieria Universidad Del Zulia 44, no. 3 (August 1, 2021): 154–68. http://dx.doi.org/10.22209/rt.v44n3a02.

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Abstract:

La cuantificación de parámetros fisicoquímicos y microbiológicos es fundamental para definir la calidad del agua, pero el entendimiento de las relaciones y el comportamiento de estos parámetros, contribuyen a definir el estado trófico y calidad ambiental de los ecosistemas acuáticos. En este contexto, el objetivo del estudio fue determinar las relaciones entre los parámetros fisicoquímicos y microbiológicos del agua de la bahía interior del lago Titicaca en la ciudad de Puno-Perú, aplicando la técnica de árboles de predicción de aprendizaje automático. La muestra estuvo constituida por 17 parámetros de calidad, que fueron medidos mensualmente durante enero de 2013 y abril de 2019, obteniéndose un total de 76 datos por cada parámetro. Para la elaboración de los árboles de predicción y su posterior interpretación, se utilizó el paquete estadístico R. Se evidenció que los parámetros fisicoquímicos preponderantes del lago Titicaca, son temperatura, oxígeno disuelto, potencial de hidrógeno, conductividad eléctrica, sólidos suspendidos totales, clorofila-a, demanda bioquímica de oxígeno, demanda química de oxígeno y transparencia, a partir de los cuales se aplicó la técnica de árboles de predicción y se comprobó la eficiencia de estos modelos estadístico en la predicción de dichos parámetros para realizar estimaciones, teniendo en cuenta las características del lugar donde se utilice.

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Deng, Hua, Yan Li, Yingchao Zhang, Hou Zhou, Peipei Cheng, Jia Wang, and Muhammad Aqeel Ashraf. "Prediction of Hub Height Winds over the Plateau Terrain by using WRF /YSU/Noah and Statistical Forecast." Earth Sciences Research Journal 21, no. 1 (January 1, 2017): 37. http://dx.doi.org/10.15446/esrj.v21n1.63004.

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Abstract:

The forecast of wind energy is closely linked to the prediction of the variation of winds over very short time intervals. Four wind towers located in the Inner Mongolia were selected to understand wind power resources in the compound plateau region. The mesoscale weather research and forecasting combining Yonsei University scheme and Noah land surface model (WRF/YSU/Noah) with 1-km horizontal resolution and 10-min time resolution were used to be as the wind numerical weather prediction (NWP) model. Three statistical techniques, persistence, back-propagation artificial neural network (BP-ANN), and least square support vector machine (LS-SVM) were used to improve the wind speed forecasts at a typical wind turbine hub height (70 m) along with the WRF/YSU/Noah output. The current physical-statistical forecasting techniques exhibit good skill in three different time scales: (1) short-term (day-ahead); (2) immediate-short-term (6-h ahead); and (3) nowcasting (1-h ahead). The forecast method, which combined WRF/YSU/Noah outputs, persistence, and LS-SVM methods, increases the forecast skill by 26.3-49.4% compared to the direct outputs of numerical WRF/YSU/Noah model. Also, this approach captures well the diurnal cycle and seasonal variability of wind speeds, as well as wind direction. Predicción de vientos en una altiplanicie a la altura del eje con el esquema de la Universidad Yonsei/Modelo Superficie Terrestre Noah y la predicción estadísticaResumenLa estimación de la energía eólica está relacionada con la predicción en la variación de los vientos en pequeños intervalos de tiempo. Se seleccionaron cuatro torres eólicas ubicadas al interior de Mongolia para estudiar los recursos eólicos en la complejidad de un altiplano. Se utilizó la investigación climática a mesoscala y la combinación del esquema de la Universidad Yonsei con el Modelo de Superficie Terrestre Noah (WRF/YSU/Noah), con resolución de 1km horizontal y 10 minutos, como el modelo numérico de predicción meteorológica (NWP, del inglés Numerical Weather Prediction). Se utilizaron tres técnicas estadísticas, persistencia, propagación hacia atrás en redes neuronales artificiales y máquina de vectores de soporte-mínimos cuadrados (LS-SVM, del inglés Least Square Support Vector Machine), para mejorar la predicción de la velocidad del viento en una turbina con la altura del eje a 70 metros y se complementó con los resultados del WRF/YSU/Noah. Las técnicas de predicción físico-estadísticas actuales tienen un buen desempeo en tres escalas de tiempo: (1) corto plazo, un día en adelante; (2) mediano plazo, de seis días en adelante; (3) cercano, una hora en adelante. Este método de predicción, que combina los resultados WRF/YSU/Noah con los métodos de persistencia y LS-SVM incrementa la precisión de predicción entre 26,3 y 49,4 por ciento, comparado con los resultados directos del modelo numérico WRF/YSU/Noah. Además, este método diferencia la variabilidad de las estaciones y el ciclo diurno en la velocidad y la dirección del viento.

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Raffo Lecca, Eduardo, Luis Raez Guevara, and Carlos Quispe Atuncar. "Medición de la atención en un call center usando box-jenkins." Industrial Data 15, no. 1 (March 22, 2014): 100. http://dx.doi.org/10.15381/idata.v15i1.6255.

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Abstract:

El artículo revisa los conceptos de predicción y presenta una nueva metodología que utiliza la clase Box-Jenkins para la predicción de la demanda de llamadas, que efectúan los clientes a los centros de llamadas más conocidos como call-center. El estudio concluye que el empleo de herramientas de serie de tiempos funciona de manera eficiente, lo que ha de redundar en la mejora de la eficiencia y competitividad en los call-center.

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J.L., Delgado-Martín, I. Garoz-Puerta, F. Miguel-Tobal, and V. Martínez-de-Haro. "ANTROPOMETRÍA Y FUERZA, SU INFLUENCIA SOBRE EL TEST SIT AND REACH." Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y del Deporte 20, no. 78 (June 1, 2020): 369–80. http://dx.doi.org/10.15366/rimcafd2020.78.012.

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Abstract:

Se analiza la influencia que tienen las variables cineantropométricas y dinamométricas sobre el test Sit and Reach en deportistas amateur. Se tomaron veinte variables antropométricas, cuatro pruebas de dinamometría, el test Sit and Reach y la actividad física realizada. Encontramos diferencias significativas en los valores de flexibilidad entre hombres y mujeres. Las ecuaciones de predicción fueron diferentes en hombres y en mujeres (30.6% y 32.5%), en las mujeres apareció la talla como factor influyente. La ecuación general de predicción calculada se obtiene un 39,1% (moderada). Hombres y mujeres se diferencian significativamente en todas las variables antropométricas excepto en pliegue subescapular y suprailiaco. ¿Qué otros factores influirían sobre una posible predicción del resultado? Los valores de flexibilidad no se consideran influenciados por las variables antropométricas, dinamométricas y la tipología de actividad física realizada. El índice de fuerza no correlaciona con el valor del test Sit and Reach.

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Lopez, Nereida, Adriana Mercedes Marquez, and Edilberto Guevara. "Predicción espacio-temporal del balance hídrico en la cuenca del río Urama, Venezuela." DYNA 88, no. 217 (May 10, 2021): 58–67. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v88n217.88222.

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Abstract:

En este artículo se presenta un novedoso método de predicción espacio-temporal de variables de balance hídrico en el humedal de la cuenca del río Urama, Venezuela. La metodología consta de dos etapas: 1. Compilación de información utilizando datos meteorológicos de precipitación y evaporación de 73 estaciones climáticas; imágenes Landsat y modelo de elevación digital para la cuenca en estudio. 2. Procesamiento de información: a) modelización de predicción estadística espacial; b) modelo de pronóstico; y, c) pronóstico de series temporales de variables de balance hídrico. La ventaja del método está en utilizar datos para pronosticar variables de balance hídrico mediante modelos de predicción estadística espacial seleccionando aquellas con tendencias estacionales que se aproximan a las observaciones. Se obtuvieron coeficientes de correlación mayores que 0.99, indicando predicciones satisfactorias, por lo que el método, es adecuado para reproducir el perfil espacio-temporal de períodos futuros para ser aplicados en gestión sostenible de humedales.

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Pulido San Román, Antonio. "La predicción en Economía: Posibilidades y limitaciones." Estudios de Economía Aplicada 35, no. 2 (May 17, 2019): 215. http://dx.doi.org/10.25115/eea.v35i2.2469.

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Abstract:

Se parte de una reflexión sobre el largo camino que separa a las ciencias en que predominan leyes de estricto cumplimiento, de aquellas otras, como la Economía, en que sólo se cuenta con regularidades de pasado y deben arriesgarse con predicciones, inciertas, de futuro. Si, además, el entorno de predicción es VUCA (volatility, uncertainty, complexity y ambiguity) la tarea se complica. Es necesario hacer una revisión crítica del pasado de la predicción económica y empresarial para pasar a una reflexión sobre su futuro.

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Pérez-Salvador, Blanca Rosa, Carlos Gabriel Sánchez-Lordméndez, and Héctor Alfredo Bautista-González. "Clasificación binaria para la predicción de trombosis." Ingeniería, investigación y tecnología 18, no. 4 (October 1, 2017): 457–64. http://dx.doi.org/10.22201/fi.25940732e.2017.18n4.040.

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Garza-González, Elena L., Elaine A. Gallegos-Flores, Jazmín Hernández Gutiérrez, Janeth E. Flores-Monsivais, and Edna J. Nava González. "BIOMARCADORES MOLECULARES EN LA PREDICCIÓN DE SARCOPENIA." RESPYN Revista de Salud Pública y Nutrición 16, no. 1 (April 7, 2017): 23–32. http://dx.doi.org/10.29105/respyn16.1-4.

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Abstract:

A lo largo de la vida se presentan diferentes cambios a nivel de composición corporal, siendo más notorios durante el proceso de envejecimiento. La sarcopenia se define como la pérdida progresiva y constante de la masa muscular magra así como la función y la fuerza del músculo esquelético. Se presenta como un proceso del envejecimiento, en el que el cuerpo experimenta un deterioro progresivo de calidad, reducción de tamaño, número de las fibras musculares, colágeno, modificación de unidad motora que se ha relacionado con el aumento de porcentaje de grasa, cambios hormonales, mecanismos inflamatorios, estrés oxidativo, ingesta de proteínas y actividad física. El envejecimiento puede ser considerado como la resistencia de varios estímulos anabólicos al músculo (sistema nervioso central [SNC], hormona del crecimiento, estrógeno, testosterona, proteína dietética, actividad física, acción de insulina) y posiblemente el desarrollo de varios procesos catabólicos naturales del mismo (inflamación subclínica, producción de citoquinas catabólicas: factor de necrosis tumoral- [TNF-], interleucina-6 [IL-6], interleucina-1 [IL -1, antagonista del receptor de IL-1, IL-1R]). Aunque las causas de la sarcopenia todavía no se comprenden claramente, existen muchos mecanismos potenciales que han sido investigados en mayor o menor medida, como la edad, las relacionadas a la enfermedad, nutrición y actividad física. Los criterios para identificar a la sarcopenia incluye la cantidad, función muscular y el rendimiento físico, lo cual, si se llegaran a integrar biomarcadores moleculares en la evaluación clínica, el diagnóstico podría efectuarse de una manera temprana, para evitar la complicaciones asociadas a la fragilidad.

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Cuartas Calle, Adriana María. "Predicción de trabajo de parto pretérmino espontáneo." Revista Colombiana de Obstetricia y Ginecología 53, no. 4 (December 30, 2002): 341–54. http://dx.doi.org/10.18597/rcog.634.

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Abstract:

Existe la necesidad de encontrar medidas eficaces para la detección e intervención del trabajo de parto pretérmino, con el fin de disminuir la morbilidad neonatal y los altos costos derivados de la atención del recién nacido prematuro.Frente a esta necesidad, y ante el advenimiento de la ultrasonografía cérvicouterina, se requiere revisar algunos conceptos como: factores de riesgo, la valoración del cérvix durante el embarazo, la medición de la longitud cervical por ultrasonido transvaginal, la variación del cérvix con la edad gestacional, el valor de la fibronectina y de otras prueban que puedan servir como coadyuvantes en la detección el parto pretérmino.

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Carrera, Elena, Beatriz Abramovich, Liliana Contini, Stella Vaira, and M. Cristina Lurá. "Parásitos en Agua. Modelos Estadísticos de Predicción." FABICIB 5 (December 6, 2005): 77–85. http://dx.doi.org/10.14409/fabicib.v5i1.669.

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Martínez, Antonio Fernández, Juan Carlos de la Cruz Márquez, Belén Cueto Martín, Santiago Salazar Alonso, and Juan Carlos de la Cruz Campos. "Predicción de lesiones deportivas mediante modelos matemáticos." Apunts. Medicina de l'Esport 43, no. 157 (January 2008): 41–44. http://dx.doi.org/10.1016/s1886-6581(08)70067-7.

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Caridad Ocerín, José María, Genoveva Millán Vázquez de la Torre, and Rafaela Dios Palomares. "Predicción del consumo de agua en Córdoba." Ingeniería del agua 8, no. 3 (September 30, 2001): 305. http://dx.doi.org/10.4995/ia.2001.2869.

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Abstract:

La modelización del consumo de agua en un municipio de tipo medio permite analizar fenómenos como los efectos de campañas de uso racional del agua y la concienciación ciudadana en épocas de sequía, la desaparición paulatina de este estado de ánimo cuando las condiciones climáticas se recuperan, y la incidencia de la implantación de los contadores individuales, y las distintas reacciones de éstos en relación a los abonados en contadores colectivos. La predicción del consumo tiene una utilidad directa sobre la planificación anual de la empresa suministradora, en el terreno económico y financiero. Al predecir magnitudes desagregadas, se presentan problemas de discrepancias entre distintos tipos de predicciones, y se incluye una metodología para tratar estas discrepancias, así como la consolidación de predicciones utilizando varios modelos alternativos. Los resultados aquí resentados se enmarcan en unos estudios que están siendo impulsados por EMACSA, compañía suministradora de Córdoba.

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