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FUNDAMENTO: El mejor conocimiento de los determinantes y circunstancias de producción de los accidentes laborales, favorecerá la implantación de medidas correctoras. El objetivo de este trabajo es describir la evolución temporal de los accidentes de trabajo (AT) y determinar los factores de riesgo de baja médica en el Hospital Dr. Peset de Valencia. MÉTODOS: Descripción y análisis retrospectivo de los accidentes de trabajo producidos en el Hospital Dr. Peset de Valencia durante los años 1992 a 1995. Se estimó por métodos deterministas la tendencia y estacionalidad de las series (índices estacionales, IE). Se aplicó un modelo de regresión logística para identificar los factores pronósticos de baja médica y determinar su probabilidad de ocurrencia . RESULTADOS: Las tasas más elevadas de AT se produjeron entre los trabajadores de cocina y lavandería (10,00 AT por 100 trabajadores-año. Los AT con baja médica mantienen una tendencia cercana a cero siendo febrero el mes con I.E más elevado (IE=139,8). Los que cursan sin baja médica tienen una tendencia positiva (r²=0,23, p

En este trabajo se presenta la metodología desarrollada para obtener las superficies forestales quemadas en Cataluña a partir de una serie temporal de imágenes MSS del satélite Landsat (periodo 1975-1993). A esta serie se han añadido dos años más a partir de imágenes TM (1994-1995). Los resultados obtenidos en forma de mapa conforman la historia de fuegos del área de estudio durante 21 años, asi como los niveles de recurrencia de incendio alcanzados. Los errores de omisión suponen un 23% para las áreas quemadas mayores de 200 ha, mientras que los de comisión están en tomo al 8% para superficies quemadas mayores de 50 ha. Los resultados fueron incorporados en un sistema de información geográfica con objeto de caracterizar el régimen de fuegos de la zona de estudio. Se analiza la distribución de tamaños de incendios y el número de focos secundarios de incendio originados por cada fuego, asi como la distancia máxima alcanzada con respecto al fuego principal. También, se muestran algunos aspectos del seguimiento de la regeneración a través del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI)., This paper presents a semiautomatic methodology for fire scars mapping from a time series of Landsat MSS images over the forest surface of Catalonia (1975- 1993). This series has been enlarged from two years of TM images (1994-1995). Results are a map series offire history during 21 years as well as fire recurrence level. Omission errors are 23 % for burned areas greater than 200 ha while commission errors are 8% for areas greater than 50 ha. Detected fire scars were incorporated into a geographic information system in order to characterise the fíre regime of the study area. Fire size distribution and the number of spot fires originated from each fire as well as the maximum distance reached from the main fire are analysed. Some aspects about post-fire regeneraron monitoring through normalised difference vegetation index (NDVI) are also shown.

En el siguiente trabajo se aborda el estudio de la medida natural en sistemas dinámicosdisipativos, representados por ecuaciones diferenciales, desde un punto de vista Lagrangiano. Estudiando la medida natural desde la evolución de una trayectoria típicaes posible extraer información útil del sistema. La aplicación al análisis de series temporalesnos muestra que es posible recuperar información adicional a los métodos clásicos. In this work we consider the study of the natural measure in dynamical systems representedby differential equations, from a Lagrangian point of view. Considering thenatural measure from the evolution of a typical trajectory it is possible to extract usefulinformation from the system. The application to time series analysis show us that itis possible to get additional information. Fil: Ortega, Guillermo J.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.

p. 33-58 El suavizamiento se utiliza frecuentemente en el análisis de series cronológicas para reducir la varianza y resaltar las tendencias oscurecidas por el ruido de fondo. En este artículo se presentan las propiedades estadísticas y espectrales de métodos comunes de suavizado como convolución con ventanas temporales y multiplicación del espectro por una ventana parabólica. Se demuestra que la reducción en varianza producida por el suavizamiento es menor en la presencia del ruido rojo que en la del ruido blanco. UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Básicas::Facultad de Ciencias::Escuela de Física UCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI)

Este trabajo present a una revision de 10s metodos actua1es de detecci6n y tratamiento de grupos de datos atipicos en mode10s econometricos. Cuando existen grupos de va10res atlpicos 10s estadlsticos desarrollados en 10s anos ochenta para datos individua1es no son fiab1es: pueden no identificar conjuntos de atipicos y pueden senalar como atipicos a datos que no 10 son. Este fenomeno es conocido como enmascaramiento. En esta revision se analizan 10s metodos recientes de identificaci6n de grupos de valores atipicos que evitan el enmascaramiento para modelos de regresion estaticos y dinamicos y series tempora1es, tanto desde el punto de vista clasico como bayesiano.

En este trabajo se presenta una propuesta de análisis de evolución de los precios al consumo en el ámbito de las Comunidades Autónomas, utilizando a modo de ilustración los datos de Castilla-León. Esta propuesta se apoya en una metodología que se ha mostrado útil para el análisis y seguimiento de la coyuntura de diversos indicadores de la economía española -ver Espasa (1990)-, y consiste en analizar los precios con un pequeño nivel de desagregación, formular modelos de predicción para cada uno de esos componentes y medir la tasa de inflación subyacente a partir de una tasa anual centrada del índice global de precios.

El Análisis de Series Temporales, cuyo nacimiento lo podemos cifrar a comienzos del siglo XIX, tuvo un importante desarrollo en el segundo cuarto del siglo XX con la construcción de una teoría general sobre procesos estacionarios. Box y Jenkins, en su texto publicado en 1970, sistematizaron el conocimiento existente sobre procesos estacionarios y lo generalizaron permitiendo procesos evolutivos, causados por la presencia de raíces unitarias autorregresivas. Esta caracterización del nivel evolutivo de las Series Temporales es todavía la dominante en muchas ciencias, como la Economía con la Teoría Econométrica de la Cointegración. Debida a esta generalización a nivel univariante de los modelos ARlMA, Zellner y otros autores han puesto de manifiesto que tales modelos constituyen formas finales del modelo econométrico simultaneo (SEM). De esto último se deriva que los modelos ARlMA no son cajas negras, sino instrumentos capaces de describir de forma consistente, aunque ineficiente, las características de una variable económica, y esto puede explotarse en la realización de análisis económicos.

EI perfil de crecimiento de un fenómeno económico que se observa mensualmente viene reflejado en la serie de crecimientos mensuales, que denominamos crecímíentos básicos. Esta serie en sí misma es de escasa utilidad como indicador ya que suele oscilar enormemente. Un buen indicador de crecimiento debe mostrar pocas oscilaciones, siempre relativo a la naturaleza del fenómeno, y no estar retrasado con la serie de crecimientos básicos. El desfase se evita utilizando tasas centradas. Además, por razones institucionales y debido también a las estaciones climatológicas es conveniente medir el crecimiento mediante tasas anuales. Todo ello implica que para calcular el crecimiento, en tasa anual, correspondiente a la última observación hay que utilizar predicciones. La alternativa de utilizar tasas intra-anuales elevadas a tasa anual no parece tener justificación, y menos actualmente, ya que es relativamente sencillo disponer de modelos de predicción. Un indicador sólido del crecimiento de un fenórneno económico es la tasa anual de su tendencia. A partir de la secuencia temporal de estas tasas se determina de forma bastante fiable el perfil de crecimiento para el año natural en el que estemos interesados. En determinadas series como índice de precias al consumo, activos líquidos en manos del público, etc., las diferencias entre la tasa anual de la tendencia y de la serie original son muy pequeñas y cualquiera de ellas vale como indicador de crecimiento subyacente. Sin embargo, para series como el indice de producción industrial, importaciones, exportaciones, etc., las diferencias entre dichas tasas son apreciables y conviene utilizar la tasa anual de la tendencia, como una señal sólida de crecimiento. Publicado

El análisis fractal se está convirtiendo en una herramienta para el estudio de datos experimentales que, en muchos casos, van a estar ligados a fenómenos naturales. El estudio de los caudales de ríos es un claro ejemplo de series temporales que pueden ser interpretadas desde una perspectiva fractal. En este trabajo se ha procedido a la determinación del exponente de Hurst para distintos aforos del río Ebro a lo largo de su curso, utilizando dos procedimientos de cálculo diferentes. Se ha llevado a cabo también un estudio fractal fundamental para verificar la dependencia funcional de las desviaciones acumuladas de caudal en función del intervalo temporal utilizado para la observación. En el caso de la determinación del exponente de Hurst no se han encontrado tendencias definidas en función de la situación de las estaciones de aforo. Por el contrario, el estudio del comportamiento fractal de las desviaciones acumuladas indica una fuerte influencia de las infraestructuras de regulación del caudal en los resultados del análisis.

ResumenFundamentoEn este trabajo se formula un modelo de serie temporal en el dominio del tiempo, a partir de los casos de enfermedad meningocócica declarados cada 4 semanas en España entre los años 1972 y 1998. Con el modelo obtenido se analiza el comportamiento de la incidencia de la enfermedad durante este período de tiempo y se estudia si a comienzos de 1997, cuando hubo una gran alarma social en España, a causa de la meningitis, se produjo realmente una epidemia o si, por el contrario, los valores observados correspondían al comportamiento de la enfermedad en los años precedentes. Asimismo, se analiza si disminuyó la incidencia de la enfermedad a partir de las medidas llevadas a cabo por la Comisión Interterritorial del Sistema Nacional de Salud.MétodoLos datos sobre la incidencia de la enfermedad meningocócica en España se han obtenido del Boletín Epidemiológico Semanal, publicado por el Instituto de Salud Carlos III, declarados desde 1972 hasta 1998 y agrupados cada 4 semanas. La metodología utilizada en este trabajo es la correspondiente a la de las series temporales, en el dominio del tiempo, mediante el método de Box-Jenkins.ResultadosPara explicar el comportamiento de la enfermedad durante los años del estudio se eligió un modelo ARIMA(0,1,1)(0,1,1)13 que muestra un comportamiento estacional anual, con una mayor incidencia de la enfermedad en los meses de invierno y principio de la primavera, y un menor número de casos declarados en los meses de verano. También se realizó un análisis de intervención que puso de manifiesto que en el tercer mes de 1996 se produjo un cambio de nivel en la incidencia, o sea, un aumento sostenido de los casos declarados que duró hasta el noveno mes de 1997, fecha en la que se volvió a los niveles de los años anteriores a 1996.ConclusionesSe deberían intensificar las medidas de vigilancia sanitaria contra la meningitis en los períodos de mayor incidencia: invierno y principio de primavera. Desde la primavera de 1996 hasta el otoño de 1997 se produjo un aumento en la incidencia de la meningitis. A partir de esta última fecha y hasta final de 1998, período estudiado, se ha observado un descenso significativo de la incidencia de la enfermedad debido a la actuación de las autoridades sanitarias.SummaryBackgroundIn this study we built a time series model in the time domain based on the cases of meningococcal disease declared every four weeks in Spain between 1972 and 1998 With the model we analyzed the incidence of the disease and examined whether an epidemic really took place at the beginning of 1997, or whether the values were in the range of expectations. At this time there was widespread social alarm in Spain, because there was considered to be an outbreak of meningitis. We also examined whether the incidence of the disease diminished during 1997 following the measures introduced by the Comisión Interterritorial del Sistema Nacional de Salud.MethodThe data on the incidence of the meningococcal disease in Spain were obtained from the Boletín Epidemiológico Semanal, published by the Instituto de Salud Carlos III, declared from 1972 to 1998 and grouped every four weeks. The method corresponds to the time series model in the domain of time: the Box-Jenkins method.ResultsIn order to explain the behaviour of the disease during the years of the study we chose a model ARIMA(0,1,1) (0,1,1)13 that shows annual seasonal behaviour, with higher incidence in the winter and the beginning of spring, and lower incidence in summer. An intervention analysis showed that in March 1996 there was a level shift in the incidence of the illness. This lasted until September 1997, at which time the incidence returned to pre-1996.ConclusionsThe measures of sanitary monitoring against the meningitis in the months of greater incidence, winter and beginning of spring must be intensified. Between spring 1996 and autumn 1997 the incidence of meningitis increased. Thereafter, until the end of 1998, there was a significant decrease in incidence, attributable to the performance of the health authorities.

ResumAquest treball proposa construir un model de predicció de la mortalitat setmanal per totes les causes a Barcelona, a partir dels enterrements setmanals com a indicador ràpid i indirecte de la mortalitat, i il lustrar la utilització del mètode per detectar una possible epidèmia de grip.Les dades de mortalitat s'han modelitzat segons la metodologia proposada per Box i Jenkins, i s'han relacionat amb la sèrie d'en-terraments setmanals mitjançant un model de regressió lineai simple, de manera que cada setmana es disposa del nombre d'enter-raments esperat i la seva desviació estàndard.El model identificat per descriure les dades de mortalitat ha estat un ARIMA (3,0,0). El model de regressió lineal morts=15,94+0,80 enterraments relaciona les dues séries. La metodologia emprada ha permès detectar l'augment de defuncions produit durant l'epidèmia de grip en les primeres setmanes de 1987.Aquest és un mètode ràpid per a la monitorització setmanal de la mortalitat en una àrea geogràfica ben definida, i per tant, una eina potencialment útil per els departaments de salut pública encar-regats de la vigilància epidemiològica.Summary: The purpose of this work is to build a prediction model of weekly general mortality in Barcelona, using weekly burials as a quick indirect indicator of mortality, and to Illustrate its use in the detection of a suspected epidemic of influenza.Mortality data have been modelled following the methodology proposed by Box and Jenkins, and have been regressed using a simple linear model against burial data, so that for every week the expected number of deaths is computed.The model identified that best fitted mortality data was an ARIMA (3,0,0). The lineal regresion model relating mortality and burial data was deaths= 15.94+0.80 burials. The use of this methodology allowed the detection of the increase in deaths which occurred during an influenza epidemic in the beginning of 1987.This method allows the rapid weekly monitoring of mortality in a well defined geographic area, and It is a potentially useful tool to support public health departments in their epidemiologic surveillance responsabilities.

RESUMO A crise no mercado imobiliario norte-americano, em 2007, atingiu fortemente os mercados de capitais dos EUA e dos paises europeus. Crises financeiras com a magnitude da crise de 2007/2008 trazem a tona importantes questoes relativas aos mercados financeiros. Este trabalho visa investigar como a especificacao da distribuicao influenciou a modelagem da volatilidade no periodo que abrangeu a crise financeira de 2007/2008. Foram utilizados, para a analise,por meio do modelo APARCH, dados semanais dos indices das principais bolsas do BRIC (Brasil, Russia, India e China) e dos Estados Unidos. A modelagem foi realizada em tres subdivisoes da amostra, supondo-se seis distribuicoes distintas: normal, normal assimetrica, t-student, t-student assimetrica, generalizada e generalizada assimetrica. Como resultado do estudo, constatou-se que ha variacao na distribuicao melhor ajustada durante o periodo de crise para quase todos os paises. A variacao tanto das distribuicoes quanto das significâncias e magnitudes dos coeficientes pode levar a crer que periodos de oscilacao e instabilidade financeira podem influenciar na modelagem de series financeiras, alterando a magnitude e significância de coeficientes, e ser decorrentes de efeito contagio.

En el presente trabajo se propone la aplicación de técnicas cluster al modelado de las series temporales demográficas por edades. El objetivo es localizar la existencia de grupos de edades con una dinámica temporal similar, para posteriormente realizar una estimación conjunta del modelo que describa mejor las características comunes de los grupos de series. El método cluster utilizado permite la comparación de sus modelos generadores sin imponer la independencia de las series. Obtenidos los grupos de series con modelos generadores equivalentes y estimado el modelo generador común se realiza las predicciones a diferentes horizontes. Presentamos los resultados para las series de tasas brutas de mortalidad por grupos de edades simples de ambos sexos. Los predicciones obtenidas a partir de los clusters de series presentan un error cuadrático medio menor que las predicciones mediante modelos univariantes para cada una de las series. La principal ventaja de este método es que permite estimar los parámetros con mayor precisión y esto implica una reducción de la incertidumbre en los pronósticos. This paper proposes the application of cluster technique to the modeling of demographical by age time series. The objective is to find the existence of age groups with a similar time dynamic, to posteriorly have a full estimation of the model that describes better the common characteristics of the group series. After the groups series with equivalent models generators and estimated the common generator model, the predictions are made at different horizons. We present the results for the gross mortality rates by simple age groups in both sexes. The predicitions obtained from the clusters of sseries present a quadratic mean error lower than the predictions by univariant models for each series. The main advantage of this method is that it lets estimate the parameters with higher precision and this means a reduction of the incertainty in the pronostics. 25-28 andres.alonso@uc3m.es daniel.pena@uc3m.es jr.puerta@uam.es

Por tanto, el estudio de las correlaciones en series módulo y signo puede ser de gran utilidad para entender los mecanismos de acoplamiento entre ambos y obtener información sobre sistemas complejos donde la dinámica está controlada por dos fuerzas competidoras: por ejemplo, en el corazón humano los aumentos y descensos del ritmo cardíaco están controlados por las ramas Simpática y Parasimpática del Sistema Nervioso Autónomo. Por otro lado, el método estándar para cuantificar correlaciones es el Detrended Fluctuation Analysis (DFA por sus siglas en inglés). Este método elimina tendencias en la serie bajo estudio y es capaz de estimar (de manera indirecta) el exponente de correlación cuando la función de autocorrelación decae mediante una ley de potencias. Sin embargo, el DFA presenta un problema importante cuando se aplica a datos procedentes de sistemas reales: en la mayoría de los casos, la función de autocorrelación no decae mediante una ley de potencias y el uso del DFA puede conducirnos a resultados espurios (aún no está claro qué significan las desviaciones sobre la ley de potencias). Además, requiere que la serie temporal sea suficientemente larga para conseguir una buena estadística. En el caso de aplicarlo a series módulo y signo, incluso en los casos donde los requisitos mencionados previamente son satisfechos, el DFA no es capaz de estimar correctamente las correlaciones de estas series en algunas situaciones. Para resolver este problema, una opción interesante es el estudio de la propia función de autocorrelación, que a pesar de ser ruidosa y sensible al tamaño de la serie, nos facilita la información exacta que estamos buscando. Por tanto, los objetivos de este trabajo son el estudio de las correlaciones de series módulo y signo mediante el DFA y la función de autocorrelación y detectar posibles resultados espurios ofrecidos por el DFA. Además, basándonos en el hecho de que las correlaciones de la serie módulo se asocian a propiedades no-lineales del sistema, proponemos una nueva medida de no-linealidad obtenida a partir de la función de autocorrelación. Finalmente, aplicamos esta nueva medida de no-linealidad a series cardíacas en diferentes estados y condición fisiológica., Física Aplicada II Resumen tesis: Una amplia variedad de fenómenos asociados a diferentes campos como pueden ser Física, Fisiología, Economía, Biología, Geología, Meteorología, etc muestran señales de salida que en apariencia son ruidosas y erráticas, pero poseen correlaciones de largo alcance. Algunos ejemplos donde las correlaciones de largo alcance han sido detectadas son: el ADN humano, la música, Hidrología, el corazón humano, detección de palabras clave en textos, Economía, etc. Además, en algunos casos, el valor de la correlación está altamente ligado al estado del sistema: a modo de ejemplo, en el corazón humano las correlaciones cambian de manera drástica en sujetos que padecen patologías frente a sujetos sanos. Sin embargo, existen también algunos sistemas que pese a presentar correlaciones de largo alcance idénticas muestran propiedades dinámicas totalmente opuestas. Estos sistemas presentan interacciones complejas (cuadráticas, exponenciales, trigonométricas, etc) muy lejos de la linealidad, por lo que un estudio sobre estas interacciones puede arrojar información sobre la dinámica del sistema en cuestión. Sin embargo, en la práctica es muy difícil averiguar la dependencia funcional de estas interacciones, y el objetivo en muchos casos es simplemente evaluar el grado de complejidad o no-linealidad del sistema. Una simple técnica para romper esta degeneración consiste en analizar de forma separada las propiedades de correlación de las series módulo (valor absoluto de la serie) y signo (+1 si la serie temporal es positiva y -1 si es negativa) debido a que: (i) las correlaciones en la serie módulo han sido asociadas a propiedades no-lineales y multifractales y (ii) las correlaciones en la serie signo controlan las propiedades lineales de la señal.

En este trabajo final de máster se pretende analizar el comportamiento de los índices bursátiles utilizando técnica de series temporales y análisis espacial. Para realizar este análisis de divide el trabajo en dos partes, análisis de series temporales utilizando un Modelos GARCH(1.1) modificado y un DCC-GARCH(1.1), en el análisis espacial se ha utilizado la I de Moran Global y Local, Diagrama de Moran y un modelo SAR. Para ambos estudios los datos que hemos decidido utilizar son los índices bursátiles de distintos países de los continentes de América, Europa y Asia. . En este trabajo se debe analizar, si el volumen de acciones influye o no en la volatilidad de los índices bursátiles. También se deberá investigar si se produce transmisión de volatilidad entre estos índices bursátiles así como estudiar, mediante análisis espacial, si la ubicación geográfica afecta al comportamiento de estos índices. Para ello, el estudiante deberá recoger las observaciones diarias de los índice bursátiles más representativos de Europa, América Norte y Sur) y Asia

The longitudinal analysis of data is a way to describe and to explain the social processes. Depending on the source of the data statistical cycles and cycles of public opinión can be established. This article proposes the comparison between both types of cycles for the Valencian Región, between 1977 and 1997. This one concludes with a reflection on the importance of the inclusión of the longitudinal perspective in the analysis of the social reality. El análisis longitudinal de datos es una manera de describir y explicar los procesos sociales. Dependiendo de la fuente de los datos se pueden establecer ciclos estadísticos y ciclos de opinión pública. Este artículo propone la comparación entre ambos tipos de ciclos para la Comunidad Valenciana entre 1977 y 1997. Se concluye con una reflexión sobre la pertinencia de la inclusión de la perspectiva longitudinal en el análisis de la realidad social.

El presente trabajo pretende la caracterización de la distribución espacial típica del cultivo de arroz en regadíos del valle del Ebro, donde la presencia del cultivo está ligada a la existencia de suelos salino-sódicos. Esta caracterización ha de permitir identificar las áreas donde es típica la presencia del cultivo año tras año y las áreas donde es frecuente su fluctuación debido tanto a condiciones variables de salinidad del suelo como a variabilidad en las condiciones de mercado. Para ello se ha recurrido al análisis de una serie temporal de mapas de cultivos (7 años) derivados de la clasificación supervisada de imágenes Landsat TM. La determinación de las áreas típicas y de fluctuación del cultivo de arroz se hace entonces a partir del análisis estadístico de clases, y mediante superposición espacial de coberturas en un entorno SIG-Raster. The present study is dedicated to characterize the typical spatial distribution of rice in irrigation projects of the Ebro valley, where the presence of this crop is linked to the existence of saline-sodic soils. This characterization will allow the identification of areas where rice is typical year rear year as well as of areas where rice varies according the market fluctuations. Tol perform the analysis, a temporal series of land use maps (7 years), derived from supervised classification of Landsat TM images, was used. The determination of the typical and fluctuation rice areas was then performed from statistical analysis of classes per pixel, deriving majority and variety class maps, and from that spatial overlay of covers in a GISRaster environment.

Se realizó un estudio observacional, descriptivo, retrospectivo sobre hepatitis A en el área de salud "Mártires de Calabazar durante el período comprendido entre enero de 1989 y diciembre del 2006, con el propósito de caracterizar su comportamiento y pronosticar su incidencia en el año 2007. Como fuente de información se utilizaron los registros de enfermedades de declaración obligatoria (EDO) correspondientes a la enfermedad objeto de estudio y las series cronológicas anuales del período estudiado pertenecientes al archivo estadístico del policlínico. Para la obtención del pronóstico se empleó el método de alisamiento exponencial con 3 parámetros del software Econometric Views. Los resultados obtenidos permitieron concluir que la incidencia de hepatitis A en el Policlínico "Mártires de Calabazar" en el período 1989-2006 presentó fluctuaciones cíclicas y una estacionalidad marcada en el tercer trimestre del año; mostró predominio en el sexo masculino y en las edades entre 5 y 14 años; el reparto Parajón fue el de mayor tasa de incidencia del territorio en el período estudiado. El pronóstico trimestral estimado para el 2007 fue similar al patrón descrito de esta enfermedad en nuestra área de salud.

The performance of two basketball teams can be analysed by exploring their different scoring dynamics on the basis of the two time series representing the scoring process of each team throughout the game. Existing studies following this approach focused mainly on regular season and playoff games in different basketball leagues. The aim of this study was to conduct this type of analysis on games of National Teams championships, focusing specifically on final round close games, as those in which medals are decided and teams perform in a very similar level. The study considers the final round games (i.e. semi-finals games, third-place game and final game) of the main men's professional basketball International Championships of National Teams (i.e. European Championships, World Championships and Olympic Games) played during the period 2005-2013. Different methods of time series analysis were used (i.e. autocorrelation and cross-correlation functions, double backward moving averages, Hilbert transform). The results revealed an increasing scoring coordination pattern between the teams as the games unfolded, showing extremely high coordinated behaviours in the 3rd and 4th quarters (i.e. similar scoring streaks by the two teams; back-and-forth scoring patterns). This suggests that are the first two quarters of the games those leading to major fluctuations on the scoreboard (i.e. game periods in which one team's scoring performance is very successful whilst the other team's is not). This study may be matter of interest to coaches and performance analysts in the field of basketball, providing practical information for specific games preparations in International Championships of National Teams. El rendimiento de dos equipos de baloncesto se puede analizar mediante la exploración de sus diferentes dinámicas de anotación sobre la base de las dos series temporales que representan el proceso anotador de cada equipo durante todo el partido. Los estudios existentes siguiendo este enfoque se han centrado principalmente en partidos de temporada regular y de playoff en diferentes ligas de baloncesto. El objetivo de este estudio fue llevar a cabo este tipo de análisis en partidos de campeonatos de selecciones nacionales, centrándose específicamente en los partidos ajustados de las rondas finales, como aquellos en los que se deciden las medallas y en los que los equipos desempeñan en un nivel muy similar. El estudio considera los partidos de las rondas finales (semifinales, tercer y cuarto puesto, y final) de los principales campeonatos internacionales de baloncesto de selecciones nacionales en categoría masculina (Campeonatos Europeos, Campeonatos del Mundo y Juegos Olímpicos) disputados durante el período 2005-2013. Se utilizaron diferentes métodos de análisis de series temporales (funciones de autocorrelación y correlación cruzada, doble media móvil, transformada de Hilbert). Los resultados revelaron un patrón creciente de coordinación anotadora entre los equipos a medida que los partidos avanzaban, mostrando patrones de coordinación extremadamente altos en el tercer y último cuarto (rachas de anotación similares para los dos equipos, patrones de anotación de ida y vuelta). Esto sugiere que son los dos primeros cuartos de los partidos aquellos que conducen a mayores fluctuaciones en el marcador (períodos de juego en los que el rendimiento anotador de un equipo es muy exitoso, mientras que el del otro equipo no lo es). Este estudio puede ser de interés para los entrenadores y analistas de rendimiento en baloncesto, proporcionando información práctica para la preparación específica de partidos en los campeonatos internacionales de selecciones nacionales.

This TFG will explore some specific use cases of the application of Machine Learning techniques to Software-Define Networks, in particular to overlay protocols such as LISP, VXLAN, etc. The aim of this project is to implement a network traffic forecasting model using time series and improve its performance with machine learning techniques, offering a better prediction based in outlier correction. This is a project developed in the Computer Architecture Department (DAC) at the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Time Series modeling methodology is able to shape a trend and take care of any existing outlier, however it does not cover outlier impact on forecasting. In order to achieve more precision and better confidence intervals, the model combines outlier detection methodology and Artificial Neural Networks to quantify and predict outliers. A study is realized over external data to find out if there is an improvement and its effect on the predictions. Machine learning techniques as Artificial Neural Networks has proven to be an improvement of the current methodology to realize forecasting using Time Series modeling. Future work will be oriented to create an improved standard of this system focused on generalize the model. El objetivo de este proyecto es implementar un modelo de previsión de tráfico de red utilizando series temporales y mejorar su rendimiento con técnicas de aprendizaje automático, generando una mejor predicción basada en la corrección de valores atípicos. Se trata de un proyecto desarrollado en el Departamento de Arquitectura de Computadores (DAC) de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). La metodología de modelado de series temporales es capaz de predecir una tendencia y hacerse cargo de cualquier valor atípico ya existente, sin embargo, no cubre el impacto de estos sobre la predicción. Con el fin de lograr una mayor precisión y mejores intervalos de confianza, el modelo combina la metodología de detección de valores atípicos y redes neuronales artificiales para cuantificar y predecir los atípicos. Un estudio se realiza sobre datos externos para averiguar si hay una mejora y su efecto sobre las predicciones. Las técnicas de aprendizaje automático, como redes neuronales artificiales, han demostrado ser una mejora de la metodología actual para realizar la predicción utilizando modelos de series de tiempo. El trabajo futuro se orientará para crear un mejor nivel de este sistema se centró en generalizar el modelo. L'objectiu d'aquest projecte és implementar un model de previsió de tràfic de xarxa utilitzant sèries temporals i millorar el seu rendiment amb tècniques d'aprenentatge automàtic, generant una millor predicció basada en la correcció de valors atípics. Es tracta d'un projecte desenvolupat al Departament d'Arquitectura de Computadors (DAC) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). La metodologia de modelatge de sèries temporals és capaç de predir una tendència i fer-se càrrec de qualsevol valor atípic ja existent, però, no cobreix l'impacte d'aquests sobre la predicció. Per tal d'aconseguir una major precisió i millors intervals de confiança, el model combina la metodologia de detecció de valors atípics i xarxes neuronals artificials per quantificar i predir els atípics. Un estudi es realitza sobre dades externes per esbrinar si hi ha una millora i el seu efecte sobre les prediccions. Les tècniques d'aprenentatge automàtic, com xarxes neuronals artificials, han demostrat ser una millora de la metodologia actual per a fer predicció utilitzant models de sèries de temps. El treball futur s'orientarà per crear un millor nivell d'aquest sistema es va centrar en generalitzar el model.

The Internet of Things (IoT) enables to connect multiple devices for providing a certain service, consequently huge amount of data is generated in time, known as time series. This phenomenon presents unique challenges in defining the data behavior and detecting anomalies. In this thesis, we present an appropriate method for defining the normal behavior of the time series and detection of anomalies. We generate a daily periodic data set of time series based on the analysis of an energy consumption real data. Then, by observing the input data, assumed to be independent from an unknown probability distribution, we define the normal behavior. The description of the data distribution is obtained by certain statistics and a Marked Point Process of change points. We develop techniques for detecting the anomalies and providing the type of anomaly as well, using a Multiple Hypothesis Testing . Finally, we present some experiments with the synthetic and real time series. El internet de las cosas, más conocido como Internet of Things o IoT permite interconectar distintas fuentes con el fin de cubrir una serie de necesidades. Por consiguiente, el tratamiento de la gran cantidad de datos generada en tiempo real supone un reto actualmente. En esta línea, uno de los desafíos más importantes se basa en la definición del comportamiento de las series temporales así como la detección de posibles anomalías, el cual es objeto de esta tesis. Para generar el algoritmo presentado en este trabajo se han observado los datos obtenidos de varios sensores que detectan consumo de energía, de los cuales desconocemos su función de distribución de probabilidad, para definir su comportamiento normal. Este proceso se lleva a cabo mediante un método de acumulación de eventos conocido como Marked Point Process y la estimación de ciertos parámetros estadísticos. A continuación, se han implementado una serie de técnicas para la detección e identificación de anomalías mediante el método Multiple Hypothesis Testing. Finalmente, se presentan evidencias de los buenos resultados obtenidos tanto para los datos observados como para un conjunto de muestra sintética. L'internet de les coses, més conegut com Internet of Things o IoT permet interconnectar diferents fonts amb la finalitat de cobrir una sèrie de necessitats. Per consegüent, el tractament de la gran quantitat de dades generada en temps real suposa un repte actualment. En aquesta línia, un dels desafiaments més importants es basa en la definició del comportament de les sèries temporals així com la detecció de possibles anomalies, el qual és objecte d'aquesta tesi. Per generar l'algorisme presentat en aquest treball s'han observat les dades obtingudes de diversos sensors que detecten consum d'energia, de les quals desconeixem la seva funció de distribució de probabilitat. El comportament normal de les dades el definim per mitjà d'un mètode d'acumulació d'esdeveniments conegut com Marked Point Process i l'estimació de certs paràmetres estadístics. A continuació, s'han implementat una sèrie de tècniques per a la detecció d'anomalies i la seva posterior identificació mitjançant el mètode Multiple Hypothesis Testing. Finalment, es presenten evidències dels bons resultats obtinguts tant per a les dades observades com per a un conjunt de mostra sintètica.

El artículo presenta un modelo de popularidad para el Gobierno español entre 1985 y/n1996. El modelo se ha elaborado con datos trimestrales procedentes de encuestas del CIS/ny de la UE y datos económicos procedentes de la OCDE y del INE. Los resultados enfatizan/nla gran influencia que tuvieron algunas variables de la coyuntura macroeconómica/nsobre la popularidad del Gobierno socialista, pero sobre todo la influencia que ejercieron/nlas percepciones sobre esta coyuntura macroeconómica. Además, también se revelan las/ninfluencias de algunas variables políticas: el carisma del presidente, la adhesión a la CE, la/nguerra de Kuwait y el escándalo Filesa.

Benthic foraminifera were sampled monthly during a one-year period in order to examine their biological response to the environmental factors in the Ubatuba Bay (northern coast of São Paulo State, Brazil). The area is a popular tourist destination with a population that varies during the year, as does the untreated sewage carried into the bay by the rivers. Four sites were analysed. Each station is near one of the rivers that discharge into the bay. Biological data were analysed with multivariate and univariate techniques. The influence of the abiotic parameters on the foraminiferal fauna was inferred through statistical methods and time correlation functions. Geochemical and populational parameter differences allowed the sites to be separated into two groups according to their stress conditions. One group was dominated by Ammonia tepida—a herbivore species—and showed higher densities indicating a more productive and less contaminated location. The other one was dominated by Buliminella elegantissima—a detritivore species. Species diversity did not seem to be a good indicator of environmental health in this area due to the low densities and the high dominance of few species. Nevertheless, density and richness were used as evidence of local productivity and environmental conditions. Quasi-azoic moments related to the high degree of contamination were observed. Anthropogenic effects were stronger in the austral summer period, when sewage input through the rivers increases due to mass tourism., Fueron analizados foraminíferos bentónicos en cuatro estaciones muestreadas mensualmente con la intención de investigar la respuesta biológica a los factores ambientales en la Ensenada de Ubatuba (costa noreste de São Paulo, Brasil). El área es un importante local turístico cuya población fluctúa a través del año y recibe efluentes no tratados a través de los ríos que en ella desembocan. Fueron analizados cuatro locales. Cada estación se encuentra localizada próxima a uno de los cuatro ríos que desembocan en la bahía. Los datos biológicos fueron analizados con técnicas uni y multivariadas. La influencia de los parámetros abióticos sobre la fauna de foraminíferos fue inferida a través de métodos estadísticos y de funciones de correlación temporal. Parámetros geoquímicas y poblacionales permitieron distinguir dos grupos de estaciones que reflejan las condiciones de estrés local. Uno de los grupos estuvo dominado por Ammonia tepida –especie herbívora– y se mostró más productivo y menos contaminado. El otro local estuvo dominado por Buliminella elegantísima –especie detritívora. La diversidad especifica no se mostró un buen indicador de la salud ambiental en esta región debido a las bajas densidades y a la alta dominancia de unas pocas especies. Sin embargo, la densidad y riqueza pudieron ser utilizadas como evidencias de la productividad local y condiciones ambientales. Fueron observados momentos casi azoicos relacionados con el alto grado de contaminación. Los efectos antropogénicos fueron mayores durante el período de verano austral, cuando la entrada de deshechos domésticos a través de los ríos aumenta como consecuencia del incremento del turismo.