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Introduction: Basing decision-making processes on data containing errors and inaccuracies is unavoidable in many situations. The COVID-19 pandemic related data is a clear example, where the information provided by official sources was often unreliable due to data collection mechanisms and the amount of asymptomatic cases. Objectives: To estimate the amount of misreported data in a time series and reconstructing the most probable evolution of the process and provides a discussion on the more appropriate statistical methods able to yield reliable forecasts in this context. Methods: The usage of a model based on autoregressive conditional heteroskedastic time series is proposed, estimating the parameters by Bayesian synthetic likelihood. Results: Only around 51% of the cases of COVID-19 in the period from February 23rd, 2020 to February 27th, 2022 were observed in Spain, also detecting remarkable differences in the reporting issues between Autonomous communities. Conclusion: The presented method allows generating realistic predictions under different possible scenarios, and therefore it represents a valuable tool for policy makers in order to improve the evaluation of the evolution of a situation. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Every day it increases the necessity to negotiate in a more efficient way the natural resources, among these the water stays as primordial element, for its importance for the health, activity and development humans. To guarantee the demand to short, medium and I release term he/she has become a great challenge for investigators and agents of water in the whole planet. In this work a model of temporary series is used to evaluate the impact of the variable bioclimatic in the consumption. This model is applied to different horizons of historical consumption in a sector operated by Waters of Havana. It is proven the novel effect that you/they have these variable bioclimatic in the prediction of the domestic demand. The obtained results contribute securities of r2 squared that oscillate between 0,69 and 0,79. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Dropout rates are a key indicator of educational quality, making it imperative for educational institutions to design strategies to reduce them, thereby contributing to improved student retention and the achievement of academic objectives. While dropout research has primarily focused on machine learning methods applied to in-person education datasets, this article introduces a novel approach based on time series models for dropout rates analysis at the National Open and Distance University (UNAD). Methodologically, an adaptation of the CRISP-DM methodology was undertaken in four phases, namely: F1. Business and data understanding, F2. Data preparation, F3. Model building and evaluation, and F4. Model deployment. In terms of results, an open dataset on UNAD dropout, obtained from the SPADIES system between 1999 and 2021, was employed. Using Python libraries statsmodels and pandas, an ARIMA model was implemented, displaying optimal error metrics. This ARIMA model was utilized to forecast future dropout rates at UNAD, projecting a future dropout rate fluctuating around 23%. In conclusion, the ARIMA model developed for UNAD stands as an innovative and essential tool in the educational realm, capable of accurately anticipating dropout rates for upcoming semesters. This provides UNAD with a unique advantage in strategic decision-making. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Cada día aumenta la necesidad de gestionar de forma más eficiente los recursos naturales, entre estos el agua se mantiene como elemento primordial, por su importancia para la salud, actividad y desarrollo humanos. Garantizar la demanda a corto, mediano y largo plazo se ha convertido en un gran desafío para investigadores y gestores de agua en todo el planeta. En este trabajo se utiliza un modelo de series temporales para evaluar el impacto de las variables bioclimáticas en el consumo. Este modelo se aplica a diferentes horizontes de consumo histórico en un sector operado por Aguas de La Habana. Se comprueba el efecto novedoso que tienen estas variables bioclimáticas en la predicción de la demanda doméstica. Los resultados obtenidos aportan valores de r2 ajustada que oscilan entre 0,69 y 0,79.

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La neutralidad monetaria tiene consecuencias complejas en economías pequeñas, abiertas y dolarizadas. Por ejemplo, puede provocar que el endeudamiento externo empleado como estabilizador del stock de dinero circulante ante shocks exógenos negativos no contribuya al crecimiento económico en tiempos de estancamiento. El objetivo de este artículo es ilustrar esta posibilidad para la economía ecuatoriana empleando una metodología de cointegración y un modelo vectorial de corrección de error (VEC, por su sigla en inglés) para el período 2000-2019 (trimestral). Los resultados de las funciones impulso-respuesta del modelo VEC brindan evidencia a favor de la neutralidad monetaria (sobre todo a largo plazo), mientras que la simulación de un shock petrolero exógeno negativo describe cualitativamente el potencial vínculo entre dinero circulante, endeudamiento externo y producción en dolarización. Al final, se identifican varios patrones monetarios-reales empíricos que podrían motivar a investigaciones futuras enfocadas a una mejor comprensión de la dolarización.

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La modelación econométrica y estocástica son herramientas relevantes para la realización de pronósticos. Esta investigación tuvo como objetivo principal el estudio de la modelación econométrica y estocástica en los pronósticos de ventas de jengibre en Ecuador. Considerando variables endógenas y exógenas de carácter aleatorio continuo. Los datos financieros se registraron mensualmente por la empresa Nature Product Gingerdale Cía. Ltda., de la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador. Para los cuales se consideraron las variables econométricas como: precio/kg., Cantidad exportada/kg y niveles de ventas/miles de dólares. Particularmente, este estudio se enfocó en la dinámica financiera que han tenido estas cuentas desde el año 2016 hasta el año 2019. A partir de estos datos se realizó una proyección hasta el año 2021. Para el análisis matemático, estadístico y gráfico se utilizó las técnicas estadísticas de la regresión lineal simple y series de tiempo mediante el software SPSS versión 25. Los resultados muestran una alta covarianza, ejercida por el número el precio/kg cuya predicción se ajusta a un modelo ARIMA (0,1,0) (0,0,0), con respecto a la exportación/kg se ajusta ARIMA(2,0,0)(1,0,0) y en función a las ventas/miles de dólares a un modelo ARIMA(0,0,0)(0,0,0). En consecuencia, como conclusión, se obtuvo que el modelo estocástico representa un mejor pronóstico de las ventas, precio y kilogramos exportados de jengibre, al presentar los coeficientes significativos y menores errores de predicción y, por defecto, la simulación es alentadora para la producción y exportación de jengibre para el Ecuador.

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En la Universidad de las Ciencias Informáticas de Cuba algunos estudiantes en su cuarto año académico de la carrera de ingeniería en ciencias informáticas se incorporan a los Centros de Desarrollo de Software y forman parte del equipo de desarrollo de un proyecto productivo real. Las tareas que se le orientan y evalúan se realizan por el mismo Sistema de Gestión de Proyectos (GESPRO) que posee el proyecto de software, pero este sistema tiene como limitantes didácticas que el módulo de orientación de tareas carecen de elementos que le permitan al tutor o especialistas (profesionales que atienden al estudiante) evaluar a los alumnos según los indicadores que comprende la competencia investigativa, ni permite conocer las tendencias estadísticas del aprendizaje del estudiante en un intervalo de tiempo determinado. Debido a las limitantes antes señaladas, se propuso desarrollar una aplicación que permitiera orientar a los tutores en la evaluación de la competencia investigativa y a su vez que este sistema se pudiera integrar al Sistema de Gestión de Proyectos (GESPRO) de la universidad determinando las tendencias estadísticas actual del aprendizaje de los estudiantes en torno al desarrollo de la competencia investigativa para la toma de decisiones oportunas. Para desarrollar el software se elaboró un procedimiento basado en series temporales que permitiera determinar las tendencias estadísticas del aprendizaje del estudiante en función del desarrollo de la competencia investigativa asociada al desarrollo de software, que es a su vez el resultado que se presentará en este artículo.

Money neutrality has complex consequences for small, open, and dollarized economies. For instance, it can cause external debt, when used as a stabilizer of the stock of circulating money in the face of negative exogenous shocks, not to contribute to economic growth in times of stagnation. The purpose of this paper is to describe this problem for the Ecuadorian case using a cointegration methodology and a vector error correction (VEC) model estimated over the 2000-2019 period (quarterly). The resulting impulse-response functions of the VEC model present evidence in favor of the money neutrality hypothesis, and the simulation of an exogenous negative shock in oil prices qualitatively describes the potential interaction between circulating currency, external debt, and production in dollarization. The paper concludes by presenting multiple empirical monetary-real patterns that may be useful for future research on dollarization. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Investigación Económica is the property of Universidad Nacional Autonoma de Mexico, Facultad de Economia and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

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La evolución de los precios de los alimentos en años recientes se ha evaluado en numerosos estudios considerando: el análisis de los márgenes comerciales y la evolución temporal de los precios, si bien, la mayoría de ellos centrados en la óptica del consumidor. En este artículo se analizó la evolución temporal de los precios de los alimentos en España en el período 2000-2009 desde el punto de vista del agricultor y ganadero. Concretamente se utilizó información relacionada con los precios percibidos, precios pagados y el índice de precios de consumo (IPC), y con técnicas de análisis de series temporales se analizó la existencia de relaciones de equilibrio a largo plazo entre las series. Los resultados reflejan una relación de equilibrio a largo plazo entre: los precios percibidos y pagados; el IPC y los precios percibidos. Las principales conclusiones muestran que, a pesar de los desequilibrios existentes a corto plazo, a largo plazo los precios percibidos y pagados tienden a una situación de equilibrio. Un elemento importante en la evolución del IPC lo constituyen los precios percibidos por los productos en el sector primario. Sin embargo, la fijación de los precios de los insumos (pagados) en el sector primario; lejos de regirse en el largo plazo por la evolución del IPC; no muestra una relación significativa con dicho indicador.

Copyright of Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales is the property of Universidad Autonoma Chapingo and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Phenological dynamics of vegetation is considered as an important biological indicator for understanding the functioning of terrestrial ecosystems. Land surface phenology (LSP), the study of vegetation phenology from time series of vegetation indices (IV), has provided a comprehensive overview of ecosystem dynamics. Iberian Peninsula is one of the regions with the greatest diversity of ecosystems in European continent. It is therefore an excellent study area for monitoring phenological dynamics of vegetation. The aim of this study is to analyse the spatial variability of the phenology of the vegetation of the Iberian Peninsula and Balearic Islands for the period 2001-2017. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) time series were generated from the surface reflectance product MOD09Q1 at a spatial resolution of 250 meters and with a composite period of 8 days. Atmospheric disturbances and noise were reduced using a Savitzky-Golay smoothing filter. Different phenological metrics or phenometrics were extracted using a threshold-based method. Results showed the existence of a different behaviour between spring and autumn phenophases in the Atlantic and Mediterranean biogeographic regions. The Mediterranean mountainous areas showed a similar phenological behaviour to the Atlantic vegetation. Biogeographic regions showed an internal variability, which may be derived from the different behaviour of land covers (e.g., natural vegetation vs. crops).

The tourist demand has a vital influence on the planning and projection of the decision makers in this activity. In this sense, prognosising the tourist demand, thus integrating the productive chains to the rest of the socio-economic activities of the production and service processes, becomes an unavoidable tool. The objective of this work is to elaborate a prognosis model for the tourist demand through the use of techniques of temporary series, which allows predicting the behavior of tourism, sustained in the Box-Jenkins methodology and which supports the process of decision making in Cubanacán Hotel Chain of Pinar del Río, Cuba. It was possible to formulate a rigorous model with the use of statistical-mathematical methods as guiding axes of the research; also, it was modeled the tourist demand until December 2019.

En un mundo cada vez más incierto donde la dinámica mundial acelera la forma de gestionar los procesos en cualquier sector cobra mucha importancia el pronóstico de la demanda turística. En tal sentido, la presente investigación tiene como objetivo pronosticar la demanda turística de la Cadena Hotelera Cubanacán de Pinar del Río, Cuba, hasta diciembre del año 2019, mediante el empleo de técnicas de series cronológicas, que facilite la planificación y la toma de decisiones en este sector y de este modo trabajar por el logro de una integración en las cadenas productivas, considerando que el turismo es una de las actividades socioeconómicas que activa muchos otros sectores de la producción y los servicios, así como predecir el comportamiento del turismo. Para ello, se empleó el método cuantitativo de investigación como método rector, sustentado en la metodología Box – Jenkins y el método de alisado exponencial de Holt – Winters. También se logra caracterizar la gestión turística tomando en consideración dos indicadores: el costo por peso y los ingresos medios por turista, haciendo referencia a la eficiencia y eficacia respectivamente. Se realizó, además, un análisis multivariado de series temporales que posibilitó caracterizar la actividad turística en cuatro etapas fundamentales en la cadena hotelera tomada como objeto de estudio.

La precipitación se encuentra relacionada directamente con el suministro de agua de las cuencas fluviales, convirtiéndose su predicción en un objetivo de estudio en diferentes investigaciones. Sin embargo, los registros históricos a menudo muestran datos faltantes debido a fallas instrumentales, técnicos o humanos. Esta limitación impacta directamente los resultados de los análisis estadísticos que puedan ser realizados posteriormente. Esta investigación aborda este problema para un conjunto de datos con características similares, recopilados en la parte central del departamento de Boyacá - Colombia para el período 1974-2013. Se evaluó el desempeño de los mecanismos de imputación de pérdida MCAR, MAR o MNAR, cada uno de estos se implementó usando una imputación múltiple con un enfoque aleatorio, una asignación por el método de K-Nearest Neighbors con enfoque espacial y una imputación por el método de suavizado de Kalman con enfoque temporal. Se midió la convergencia de los estadísticos descriptivos del valor imputado y el valor original y se realizó la comparación de los ajustes gráficos y sus distribuciones de probabilidad, sugiriendo un mejor ajuste usando la imputación múltiple Amelia en conjunto con un ajuste a una distribución gamma para los datos faltantes en el conjunto de datos de referencia.

Introduction: MoMo monitors and communicates daily mortality in Spain, however, the delay in the notification of deaths biases downwards the estimates from MoMo. Objective: this study evaluates five methods that correct for the effect of notification delays on daily excess mortality estimates during the second wave of the COVID-19 pandemic. Methods: 1) estimates for the excess mortality in Spain were published daily and gathered within 01/09/2020-25/12/2020. 2) adjusted excess mortality estimates were computed by applying five different models that correct for the delay in the notification of deaths. 3) these corrections were evaluated using the mean absolute error (MAE) and the root mean square error (RMSE). Results: the delay in the notification implied that the cumulative excess mortality estimates from MoMo during the second wave were, on average, 87% of their definitive values. The quadratic and cubic regression models raised them to 98%, on average. Using quadratic regressions reduced the RMSE and the MAE of MoMo's estimates in 6 and 13%, respectively. Conclusion: to improve the daily estimates from MoMo for the cumulative excess of deaths, it is recommended to use quadratic regressions to correct the effect of the notification delay. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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The growing incidence and prevalence of chronic diseases and the negative demographic situation in the Russian Federation determine the relevance of an in-depth study of the processes that cause negative trends in regional morbidity, the development of organizational and methodological measures and technologies to improve the quality of health care and increase the average life expectancy. The objective is to study the influence of the age factor and the availability of medical care on the changes in the morbidity of the urban population of the Republic of Tatarstan. We applied modern research methods such as bibliographic (content analysis), comparative, analytical, descriptive statistics, correlation analysis, time series analysis, and assessing the significance of differences with p <0.05. The research material was data of Rosstat for 2006-2018. An absolute increase in the population in densely populated areas was established due to an increase in the number of children 0-14 years old and older persons. The availability of outpatient facilities and doctors and the increase in the number of primary healthcare cases contribute to an increase in the prevalence and incidence. A decrease in the proportion of people of working age leads to a dynamic growth in the proportion of people over 65 in the region. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

En el campo de la teledetección se ha producido recientemente un incremento del uso de técnicas de aprendizaje profundo (deep learning). Estos algoritmos se utilizan con éxito principalmente en la estimación de parámetros y en la clasificación de imágenes. Sin embargo, se han realizado pocos esfuerzos encaminados a su comprensión, lo que lleva a ejecutarlos como si fueran “cajas negras”. Este trabajo pretende evaluar el rendimiento y acercarnos al entendimiento de un algoritmo de aprendizaje profundo, basado en una red recurrente bidireccional de memoria corta a largo plazo (2-BiLSTM), a través de un ejemplo de clasificación de usos de suelo agrícola de la Comunidad Valenciana dentro del marco de trabajo de la política agraria común (PAC) a partir de series temporales de imágenes Sentinel-2. En concreto, se ha comparado con otros algoritmos como los árboles de decisión (DT), los k-vecinos más cercanos (k-NN), redes neuronales (NN), máquinas de soporte vectorial (SVM) y bosques aleatorios (RF) para evaluar su precisión. Se comprueba que su precisión (98,6% de acierto global) es superior a la del resto en todos los casos. Por otra parte, se ha indagado cómo actúa el clasificador en función del tiempo y de los predictores utilizados. Este análisis pone de manifiesto que, sobre el área de estudio, la información espectral y espacial derivada de las bandas del rojo e infrarrojo cercano, y las imágenes correspondientes a las fechas del período de verano, son la fuente de información más relevante utilizada por la red en la clasificación. Estos resultados abren la puerta a nuevos estudios en el ámbito de la explicabilidad de los resultados proporcionados por los algoritmos de aprendizaje profundo en aplicaciones de teledetección.

La imagen pública de una persona corresponde a la opinión y consideración de los demás, en base a como se proyecta y como es percibida. Se puede observar la imagen pública de una persona a través de las redes sociales, debido a que usuarios expresan opiniones que despiertan interés social acerca de ellas. Nuestro objetivo es determinar la aceptación del presidente de la república del Ecuador Lenin Moreno en base a las opiniones de los usuarios de Twitter. Para ello se han recolectado datos en dos periodos de tiempo para observar cambios en la percepción de su imagen, y se les ha aplicado el análisis de sentimientos para determinar si las opiniones son positivas, negativas o neutras. El resultado del análisis de sentimientos se lo representa como series temporales, y se añade una línea de tendencia con el fin de observar la variación que han tenido las opiniones. Se concluye que las opiniones de las personas, en su gran mayoría, tienen polaridad negativa, y de acuerdo a la pendiente de la línea de tendencia. La imagen del presidente no presentara cambios relevantes.

El análisis de series temporales de imágenes satelitales para la detección de deforestación o perturbaciones en bosques en un momento específico del tiempo ha sido motivo de investigación a lo largo de los últimos años. Son muchas las limitaciones en la identificación del momento exacto de la deforestación debido principalmente al gran volumen de datos y a los criterios requeridos para su correcta caracterización. Una segunda limitación en el análisis de series temporales de datos multiespectrales es la identificación de una verdadera deforestación teniendo en cuenta que la vegetación boscosa puede sufrir diferentes cambios a lo largo del tiempo. En este estudio se analizó la deforestación en una zona de la Amazonia colombiana usando series temporales del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) obtenido a partir de mosaicos semestrales de mediana generados a partir de imágenes Landsat obtenidas entre los años 2000 y 2017. Se extrajeron diferentes muestras que representan la tendencia de cambio a lo largo de la serie temporal y se clasificaron según su grado de cambio y persistencia en la serie, usando cuatro categorías: (i) deforestación, (ii) degradación, (iii) plantación forestal y (iv) regeneración. Las muestras específicas de deforestación se analizaron de igual manera usando el índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI) para reducir el efecto de las variaciones de respuesta espectral debido a cambios en la reflectancia del suelo. Se concluye como los dos índices empleados, junto con las bandas espectrales del infrarrojo cercano (NIR) e infrarrojo de onda corta (SWIR 1) permiten extraer valores e intervalos donde se identifica el cambio producido por deforestación con un nivel aceptable de exactitud. El análisis de la serie temporal haciendo uso del algoritmo Landtrendr corroboró una detección acertada de cambios en cada una de las categorías de perturbaciones de la cobertura boscosa.

A partir de los datos diarios de lluvia en dos estaciones de una cuenca de 50km2 en la isla de Mallorca se ha estudiado la distribución anual de estas jornadas, así como su reparto estacional en las décadas finales del siglo XX. Además, se ha analizado la tendencia del número de días lluviosos durante el periodo entre 1960 y 2000. Los resultados confirman la elevada variabilidad interanual de la precipitación en el clima mediterráneo, así como las diferencias entre sectores por factores como la cercanía al mar. A nivel de tendencias, se constata cómo aumentan los días lluviosos anuales en ambas estaciones durante los 40 años observados.

Las exportaciones de materias primas en los países latinoamericanos constituyen una fuente fundamental de ingresos para atender sus presupuestos. El banano y plátano son parte de los productos que el Ecuador más exporta a nivel mundial, razón por la cual, la variación de los ingresos por este rubro afecta de manera directa al ingreso de divisas en la economía nacional. El objetivo de la presente investigación consiste en la determinación de los factores que inciden en esta variación, a través del análisis y la descomposición econométrica de la serie temporal de exportación de banano y plátano ecuatoriano en el período 2013 -2017. Como resultado de la descomposición se ha obtenido e identificado los picos negativos y positivos del componente irregular y estos, a su vez, han sido categorizados de acuerdo a un análisis de entorno empresarial, con lo que, finalmente, se ha logrado definir los factores claves que influyen en la variación de los ingresos FOB por exportación de banano y plátano ecuatoriano. Los resultados obtenidos son relevantes, ya que se convierten en un insumo para que las instituciones responsables de la generación de políticas públicas protejan y mejoren la competitividad de estos productos en los mercados internacionales.

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Hay estudios que avalan el hecho de que los cambios climáticos están relacionados con las variaciones que se producen en la emisión de la radiación solar. En particular, existe evidencia de que en ciertas regiones del planeta el número de manchas solares, la cual varía en ciclos de aproximadamente 11 años, influye sobre la precipitación, mientras que en otras regiones ese comportamiento no se verifica. Sin embargo, para la zona sur del continente americano no hay literatura que haya estudiado este comportamiento, por lo que en este trabajo se analizaron las series de precipitaciones para las ciudades de Río Gallegos (Argentina) entre 1928-2015 y para Punta Arenas (Chile) entre 1921-2015 con la finalidad de determinar la posible influencia de la cantidad de manchas solares sobre esta variable. Para llevar adelante este objetivo, en primer término, se modeló el comportamiento de las series usando al variograma para capturar la estructura de correlación temporal de los datos, y posteriormente se calcularon las correlaciones de las series de precipitaciones y las de manchas solares, y la de las precipitaciones y algunos rezagos de las manchas solares para poder determinar la posible asociación entre ambas variables. A partir de los resultados obtenidos del análisis se puede concluir que para esta región del planeta la cantidad de manchas solares no influye sobre la cantidad de lluvia caída.

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The feasibility of ARIMA models for syndromic surveillance was evaluated to determine anomalies in births and mortality in swine offspring from a typical commercial farm, and to predict alarm thresholds. For this purpose, data series of these variables aggregated by month over an eight-year period (2010-2017) were analyzed. Models were selected based on the verification of the admissible, parsimonious and stable assumptions, as well as the Akaike criterion for predicting values and their 90 % confidence interval. The best fitting model for both births and mortality was an ARIMA (1,1,0). The lower limit of prediction, set as an alarm level for births, was 109 offspring. In the case of mortality, the alarm level corresponding to the upper limit of the prediction interval was 12.67 %. The ARIMA models established were feasible for syndromic surveillance strategies based on birth and mortality data series, with prediction of alarm thresholds (births <109 offspring and mortality > 10.6 %) that enable early warning and the development of timely responses to correct deviations of productive parameters and their implications. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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El objetivo de este trabajo se centró en la modelación para predecir las condiciones de los animales mediante el uso de series temporales para Cuba. El análisis se basó en el índice de temperatura y humedad (ITH) calculado a partir de los datos de 64 estaciones meteorológicas del país, agrupadas en tres regiones: oriente, centro y occidente. Se aplicaron los test de Dickey - Fuller y KPSS para identificar la estacional de las series. Se empleó el método Holt Winters de la familia de series temporales de suavizado exponencial. Los mejores modelos resultaron los correspondientes a la zona oriental (1,1, 2) (0, 0,1) 52 y (0,0,1)_(0,1,1)_12. Además, se realizó el análisis para la estación meteorológica La Piedra, Manicaragua, Villa Clara.

Este trabajo analiza las series históricas de turistas, plazas y pernoctaciones de Puerto de la Cruz, centrándose en el periodo 1980-2014. El marco de interpretación de la evolución de este destino parte del modelo del ciclo de vida de los destinos turísticos, incorporando algunos desarrollos teóricos más recientes, en particular la tesis de la reestructuración. Los resultados muestran la transición del destino entre dos modelos o regímenes de producción y consumo turísticos, el turismo masivo de sol y playa y el turismo cultural, a través de tres etapas diferenciadas. English The paper analyzes historical series of tourists, beds and overnights in Puerto de la Cruz (Canary Islands, Spain), focusing on the 1980-2014 years. The interpretation frame of the evolution path of this resort departs from the Tourism Area Life Cycle model and incorporates some recent theoretical developments, specially the restructuring thesis. The results show the resort’s transition between two models or regimes of tourism production and consumption (massive sea and sun tourism and cultural tourism) through three different stages.

There is a relationship between net primary production of wheat and vegetation indices obtained from satellite imaging. Most wheat production studies use the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) to estimate the production and yield of wheat and other crops. On the one hand, few studies use the MERIS Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI) to determine crop yield and production on a regional level. This is possibly due to a lack of continuity of MERIS. On the other hand, the emergence of Sentinel 2 open new possibilities for the research and application of MTCI. This study has built two empirical models to estimate wheat production and yield in Andalusia. To this end, the study used the complete times series (weekly images from 2006–2011) of the MTCI vegetation index from the Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) sensor associated with the Andalusian yearbook for agricultural and fishing statistics (AEAP—Anuario de estadísticas agrarias y pesqueras de Andalucía). In order to build these models, the optimal development period for the plant needed to be identified, as did the time-based aggregation of MTCI values using said optimal period as a reference, and relation with the index, with direct observations of production and yield through spatial aggregation using coverage from the Geographic Information System for Agricultural Parcels (SIGPAC—Sistema de información geográfica de parcelas agrícolas) and requests for common agricultural policy (CAP) assistance. The obtained results indicate a significant association between the MTCI index and the production and yield data collected by AEAP at the 95% confidence level (R2 =0.81 and R2 =0.57, respectively).

The tourist demand has a vital influence on the planning and projection of the decision makers in this activity. In this sense, prognosising the tourist demand, thus integrating the productive chains to the rest of the socio-economic activities of the production and service processes, becomes an unavoidable tool. The objective of this work is to elaborate a prognosis model for the tourist demand through the use of techniques of temporary series, which allows predicting the behavior of tourism, sustained in the Box-Jenkins methodology and which supports the process of decision making in Cubanacán Hotel Chain of Pinar del Río, Cuba. It was possible to formulate a rigorous model with the use of statistical-mathematical methods as guiding axes of the research; also, it was modeled the tourist demand until December 2019. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

In this paper, aimed at non-specialist researchers in time series analysis, we discuss the scope and limitations of the tests of Granger causality. These tests have been gaining a growing acceptance over the last three decades. However, the conclusions accompanying the results of the respective application do not always agree with the meaning of the concept of Granger causality. We revisit this meaning as well as the axiomatic body that sustains it and establish comparisons with alternative meanings for the concept of causality. We then discuss the limitations of the techniques of timeseries analysis in general and of the tests of Granger causality in particular. We conclude that these tests do not allow to determine, on their own, whether the variables analyzed are effectively linked together through causal relationships in the current sense of the expression, i.e. the cause-effect type or in some way susceptible to manipulation or control. Finally, we present some relevant implications and advice for researchers in social sciences. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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