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Neotropical Helminthology
Versión Electronica ISSN: 1995-1043
Versión Impresa ISSN: 2218-6425
MODELING AND FORECASTING FOR MOLLUSK'S WITH ANGIOSTRONGILOSIS IN THE PROVINCE VILLA CLARA, CUBA USING OBJECTIVE REGRESSIVE REGRESSION (ROR)
MODELACIÓN Y PREDICCIÓN PARA MOLUSCOS CON ANGIOSTRONGILOSIS EN LA PROVINCIA VILLA CLARA, CUBA UTILIZANDO LA REGRESIÓN OBJETIVA REGRESIVA (ROR)
Autores: Rigoberto Fimia-Duarte; Ricardo Osés-Rodríguez; Anai Carmenate-Ramirez; José Iannacone; Ramón González-González; Lomberto Gómez-Camacho; Omelio Cepero–Rodríguez & Aurora M. Cabrera-García
Localización: Neotropical Helminthology, 2016, 10(1), ene-jun: 61-71.
ABSTRACT
The objective of the research is to model the series of bi-six monthly data on total mollusk with angiostrongilosis in the province Villa Clara, Cuba in the period from 2004 to 2015 and forecast 2020 performance of this entity. Two methodologies were used: objective methodology Regressive (ROR) and regression with dummy variables, which allowed the development of three types: first, the climate variable that had the greatest influence on the angiostrongilosis entity using dummy variables; Second, a modeling using dummy variables for angiostrongilosis and finally, the use of the ROR methodology as independent variables, predicted in previous models. Correlation coefficients were obtained between the actual value and the prognosis of R = 1.0 for Model 1, with an error of 0.69 º C, for model 2, R = 0.96 with an error of 338.02 cases, the third model R = 0.96, with an error of 324.15. The trend was positive for angiostrongylosis, with an increase in average temperature will accomplish an increase in angiostrongylosis for the year 2020, where they presented higher than 2015 values if the trend continues by extrapolation. We conclude that the model 3 presents minor errors and greater correlation between actual and predicted values; the trend is significant to the increase for maximum temperature and for angiostrongylosis.
Keywords: Angiostrongilosis – Cuba – impact – ROR modelation – prediction – trend
RESUMEN
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.
Palabras Clave: Angiostrongilosis – Cuba – impacto – modelación ROR – predicción – tendencia
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