MODELACIÓN Y PREDICCIÓN PARA MOLUSCOS CON ANGIOSTRONGILOSIS EN LA PROVINCIA VILLA CLARA, CUBA UTILIZANDO LA REGRESIÓN OBJETIVA REGRESIVA (ROR)

• Autores: Fimia-Duarte, Rigoberto, Osés-Rodríguez, Ricardo, Carmenate-Ramirez, Anai, Iannacone, Jose, González-González, Ramón, Gómez-Camacho, Lomberto, Cabrera-García, Aurora M.
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional Federico Villarreal
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Federico Villarreal
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs2.revistas.unfv.edu.pe:article/730
• Enlace del recurso: https://revistas.unfv.edu.pe/NH/article/view/730
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Angiostrongilosis; Cuba; impacto; modelación ROR; predicción; tendencia

El objetivo de la investigación consistió en modelar la serie de datos bimestral de moluscos, para la angiostrongilosis total en la provincia Villa Clara, Cuba en el período comprendido desde el año 2004 hasta el 2015 y pronosticar el comportamiento hasta el año 2020 de esta entidad. Se utilizaron dos metodologías: la Metodología Objetiva Regresiva (ROR) y la regresión con variables dummy, lo cual permitió la elaboración de tres modelos: (1) el de la variable climática que mayor influencia tuvo en la entidad angiostrongilosis utilizando variables dummy; (2) una modelación empleando variables Dummy para la angiostrongilosis y por último, (3) la utilización de la metodología ROR empleando como variables independientes, las predichas en los anteriores modelos. Se obtuvieron coeficientes de correlación entre el valor real y el pronóstico de R =1,0 para el modelo 1, con un error de 0,69 ºC, para el modelo 2, R=0,96 con un error de 338,02 casos, y el tercer modelo R=0,96, con un error de 324,15. La tendencia de la angiostrongilosis fue positiva, donde un aumento de temperatura media traerá aparejado un aumento de la angiostrongilosis, para el año 2020, donde deben presentarse valores superiores a los del año 2015 si se mantiene la tendencia. Se concluye que el modelo 3 es el de menores errores y mayor correlación entre valores reales y pronosticados, la tendencia es significativa al aumento para la temperatura máxima y para la angiostrongilosis.