Examinando por Materia "Regression model"

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    PublicaciónSólo datos
    Modelo estadístico para el análisis de variables negativas con aplicación a pruebas de contracción en concreto
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2022-06-01) Usuga, Olga; Patiño Rodríguez, Carmen; Hernández Barajas, Freddy; Urrea Montoya, Amylkar
    En algunas áreas de conocimiento se pueden presentar fenómenos que son representados por variables aleatorias negativas (ℝ-) ; contar con un modelo estadístico es crucial para representar esos fenómenos y explicarlos en función de otras variables auxiliares. En este trabajo se propone un modelo de regresión para el análisis de variables aleatorias negativas tomando como distribución para la variable respuesta la distribución Weibull reflejada. En este artículo reportamos el paquete RelDists creado en el lenguaje de programación R para facilitar el uso del modelo de regresión propuesto. Por medio de un estudio de simulación Monte Carlo se exploró el desempeño del proceso de estimación de parámetros. En el estudio de simulación se consideraron dos casos: sin covariables y con covariables. El primer caso se refiere a la situación en la cual sólo se tiene la variable respuesta y con ella se deben estimar los parámetros de la distribución. En el segundo caso se tiene la variable respuesta y variables explicativas que en conjunto se usan para estimar los parámetros del modelo de regresión. Adicionalmente, en el estudio de simulación se consideraron datos censurados y no censurados. Del estudio se encontró que el proceso de estimación logra estimar bien los parámetros del modelo a medida que el tamaño de la muestra aumenta y que el porcentaje de censura disminuye. En el artículo se muestra una aplicación del modelo propuesto usando datos experimentales provenientes de una prueba de contracción con probetas de concreto. En la aplicación se construyó un modelo para explicar la contracción de las probetas en función del tiempo. El modelo de regresión para variables aleatorias negativa y el paquete RelDists pueden ser usados por comunidades académicas, científicas y de negocios para el desarrollo de análisis de confiabilidad.
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    PublicaciónSólo datos
    Modelos GAMLSS como una alternativa para mejorar el proceso de recubrimiento de instrumentos quirúrgicos con cromoduro
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2022-06-01) Hernández Barajas, Freddy; Ocampo Naranjo, Yeison Yovany
    Los instrumentos quirúrgicos son usados en intervenciones quirúrgicas y deben ser resistentes a la corrosión y al desgaste para evitar contaminación. Para mejorar las propiedades mecánicas de los instrumentos quirúrgicos se puede hacer una modificación superficial recubriéndolos con algún material. En el proceso de recubrimiento intervienen varios factores que afectan las características de interés y tradicionalmente se ha usado el modelo de regresión lineal clásico para explorar esas relaciones. Las variables de interés son variables aleatorias y no siempre siguen la distribución normal que es la distribución estadística asumida en el modelo de regresión lineal clásico. Usar un modelo de regresión apropiado para estudiar los procesos de recubrimiento de instrumentos quirúrgicos es importante. En este artículo se utilizan datos experimentales obtenidos del proceso de recubrimiento con cromoduro a portaagujas quirúrgicos de acero inoxidable. Los datos experimentales se analizaron utilizando modelos lineales para estudiar el efecto del tiempo de exposición, la densidad de corriente y la temperatura sobre el espesor promedio del recubrimiento de los portaagujas. El modelo final tuvo respuesta gamma y las variables significativas fueron el tiempo y la densidad. Usando este modelo se pudieron construir expresiones matemáticas para estimar la media y la varianza del espesor promedio.