Modelos Autorregresivos espaciales para la simulación y pronósticos de enfermedades desde condiciones climáticas.

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Publicado: Jan 4, 2018
Palabras clave:
Sistema de Predicción Boiclimático(SPBC), predicción de enfermedades, modelosautorregrasivos especiales, índice de Morán, C de Geary

Contenido principal del artículo

Paulo Ortiz Buto
Centro del Clima Instituto de medicina Tropical
Alina Rivero Valencia
Centro del Clima Instituto de medicina Tropical
Antonio E. Pérez Rodríguez
Centro del Clima Instituto de medicina Tropical

Resumen

El objetivo de este trabajo es presentar una breve introducción de los modelos espaciales y analizar el potencial uso de estos modelos para la simulación y el pronóstico de las condiciones de riesgos epidemiológicos desde situaciones climáticas anómalas, descritas por el índice climático IBt,p,C. En este articulo son considerados índices de autocorrelación espacial, I de Moran y C de Geary que son usados para el estudio de la asociación y estructura espacial. Se dan los modelos Autorregresivos espacial (SAR) y promedio de medias móviles espacial (SAM) para la simulación y pronósticos de diferentes enfermedades a escala mensual. Los resultados muestran que los procesos son un buen enfoque para la simulación del comportamiento de las series epidemiológicas, teniendo en cuenta al índice climático como variable exógena en los modelos.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Ortiz ButoP., Rivero ValenciaA., & Pérez RodríguezA. E. (2018). Modelos Autorregresivos espaciales para la simulación y pronósticos de enfermedades desde condiciones climáticas. Revista Cubana De Meteorología, 12(1). Recuperado a partir de http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/311
Número
Vol. 12 Núm. 1 (2005): enero-junio
Sección
Artículos Originales

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