El proceso de estimación de una proporción relacionada con una pregunta que puede ser altamente sensible para el encuestado, puede generar respuestas que no necesariamente coinciden con la realidad. Para reducir la probabilidad de respuestas falsas a este tipo de preguntas algunos autores han propuesto técnicas de respuesta aleatorizada asumiendo un error de observación asimétrico. En este artículo se presenta una generalización al caso donde se asume un error simétrico lo cual puede ser un supuesto poco realista en la práctica. Se deduce la función de verosimilitud bajo el supuesto de error de estimación asimétrico.Con esto se pretende que en la práctica se cuente con un método alternativo para reducir la probabilidad de respuestas falsas. Asumiendo distribuciones a priori informativas se encuentra una expresión para la distribución posterior. Puesto que esta última no tiene una expresión cerrada es necesario usar el muestreador de Gibbs en el proceso de estimación. Esta técnica se ilustra usando datos reales sobre consumo de drogas recolectados por la Oficina de Bienestar de la Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín.MSC: 62., 62-07, 62c12

El turismo es un tema de interés para muchos países, pero en Colombia ha sido poco explorado. Conocer sobre periodos con mayor afluencia de turistas es importante para predecir la cobertura en servicios turísticos. En este trabajo se compara la estimación entre modelos de regresión clásica y bayesianos para elegir la mejor alternativa de predicción de la cantidad de turistas que arribarían a la ciudad de Medellín. Se busca también determinar las variables que más inciden sobre la llegada de turistas y los modelos que permiten ajustar mejor sus dinámicas. Dentro de los resultados obtenidos se observa mejor desempeño de los modelos bayesianos versus los  clásicos. Además, la variable mes es significativa para explicar las demandas por parte de turistas colombianos y extranjeros. Los periodos de mayor afluencia de turistas se presentan entre diciembre-enero y junio-julio, comportamiento que se repite anualmente, lo cual es decisivo para la planeación de recursos hoteleros.

In this paper compares Gini regression (using the non-parametric approach of weighted average of slope, instead of the parametric approach) with OLS and other robust regression methods, the type L (LAV, linear combinations of order statistics), the type M (M Huber, based on the concept of maximum likelihood) and the type MM (based on the minimization of an estimator M). The comparison of the methods is performed via simulation under different scenarios. The results show that the Gini regression has a higher degree of robustness compared with the OLS regression to estimate the regression coefficients in the presence of outliers, but their robustness is less than robust estimation methods LAV, M Huber and MM.

When modeling count data, the poisson model is typically used, in which the equidispersion (ED) assumption is assumed, where the mean and variance are equal. When this condition is not easy to justify, different alternatives have been proposed, some more flexible than others in terms of accounting for both overdispersion (OD) and underdispersion (UN). One of them is the COM-Poisson model which was recently proposed and has been evaluated in inferential terms. The investigation presented here aims to compare the COM-Poisson model predictive quality with respect to the Poisson model and establish the loss in efficiency that occurs when the inadequate model is fitted when the property of equidispersion is not satisfactory. A simulation study determined that adjusting the inappropriate model either over or underdispersion does not represent in most cases, a gain or loss of the predictive quality. Two case studies illustrate ours findings obtained here.

La definición y priorización de actividades de restauración del paisaje en áreas deforestadas es esencial para la salud a largo plazo de los ecosistemas, la biodiversidad y las comunidades humanas que dependen de los servicios ecosistémicos de los bosques. Este estudio se enfocó en la compleja área de Belmira, Antioquia, en los Andes colombianos, donde el objetivo principal de la investigación se centró en la identificación de áreas y actividades de restauración mediante un análisis espacial multicriterio y un análisis multitemporal. Se presentó una metodología innovadora de elicitación que considera las características individuales de cada experto para estimar la importancia de estas actividades. Se diseñó un instrumento de madera con escala numérica para el proceso de elicitación, controlando posibles sesgos cognitivos mediante protocolos estructurados. Además, se introdujo un algoritmo para generar muestras de distribuciones de probabilidad elicitadas a partir de modelos beta con el objetivo de mejorar la robustez de los resultados. Los hallazgos destacaron que las actividades de restauración de cuencas y suelos, así como las cercas vivas, son consideradas de mayor importancia por los expertos en toda el área de estudio. Estos resultados sugieren que los esfuerzos ambientales en la región deben focalizarse en estas actividades para generar impacto positivo.

In many situations it is useful to quantify subjective information that one or more experts know about a topic of interest, therefore, an important part of Bayesian statistics is building elicitation methods for finding probability distributions. In order to contribute to the development in this field, a methodology was developed to elicit the parameters of the logistic regression with a single covariate. The proposed method requires to determite the levels of the covarible, at each level a binomial distribution is assumed and the parameter of interest is elicited by using the indirect method hypothetical samples.  

We propose a new graphical method to help us to uncover  potential outliers in multivariate samples. The idea behind the method is to analyze the behavior of a growing neighborhood of each data point. This method is very robust and allows to find outliers in very complex structures.

When there is no preliminary information or is too costly to obtain it, the informative priors provide a practical option and “ economic ” that serving as a basis for initiating a project or a particular study. In this paper we present a methodology for carrying out elicitation process that allow derives from an expert knowledge and incorporate it as a prior distribution of the parameter vector π of the Multinomial distribution. The proposed methodology accompanied by an application and end with some conclusions and recommendations.

The Q-Q plot is a graphical tool for assessing the fit of observed data to a theoretical distribution, in which every single observation in the data is represented by a symbol (usually a dot). In many occasions, due either to natural variations of the data or to a large sample size, the Q-Q plot could be interpreted as a sign of failure of the proposed model. An alternative is to consider a special set of characteristics of the data such as the sample quantiles that, jointly with its theoretical counterparts, allow the user to effectively compare both. We propose and illustrate a modified Q-Q plot that helps to visualise the differences between the observed quantiles and its corresponding theoretical values, and overcome some technical problems of the traditional Q-Q plot.

The objective of this work is to implement an elicitation process to estimate the vector of parameters π to multinomial distribution through of Delphi method. Quantification of opinions and beliefs from multiple experts are used to obtain a single distribution that represents the knowledge of all experts that is a different result to get the sum of individual contributions.  

Introducción: el tenis de mesa es un deporte complejo, donde son importantes la velocidad, los reflejos, la decisión instantánea, el manejo de los efectos y la técnica.Participan activamente durante la práctica del deporte, la muñeca, el codo, el hombro, la rotación del tronco y el desplazamiento de los miembros inferiores en constante flexión de rodillas.Objetivo: estimar la prevalencia de lesiones en deportistas que practican el tenis de mesa.Metodología: estudio cuantitativo, descriptivo, transversal realizado a deportistas activos y pertenecientes a Clubes afiliados a la Liga de Tenis de Mesa del Departamento de Antioquia, Colombia, con más de un año de dedicación a dicho deporte, mayores de diez años, sin que paralelamente realizaran otros deportes competitivos o tuviesenlesiones producto de deportes o accidentes. Todos participaron de forma voluntaria y no se consideraron deportistas recreativos. La presencia de lesión fue explorada por pregunta realizada dentro de un formulario. No se realizó valoración clínica ni se utilizó método de diagnóstico. No se intentó precisar el tipo de lesión.Resultados: las regiones anatómicas más afectadas fueron: hombro (28%), rodilla (26%) y región lumbosacra (10%). Las regiones anatómicas donde se informaron lesiones coinciden con lo ampliamente señalado, pero las prevalencias y el orden de frecuencia de lesiones fueron diferentes. Ninguno de los deportistas participantes manifestó traumatismo de globo ocular.Conclusiones: en jugadores de tenis de mesa se encontró que en orden descendente las regiones anatómicas más afectadas fueron: hombro, rodilla y región lumbar. Rev.cienc.biomed. 2014;5(1):48-54

La regresión logística bivariable considera una respuesta que contiene dos variables dicótomas que son explicadas por un conjunto de variables y que permite tener en cuenta el nivel de asociación que existe entre las variables dicótomas a diferencia de los modelos marginales usualmente utilizados. Se desarrolla la metodología para la estimación de modelos logísticos bivariables para datos en tablas de contingencia utilizando metodología GSK. Esto incluye tanto la estimación del modelo como la evaluación de la calidad del modelo la cual incluye pruebas de hipótesis.

El proceso de autoevaluación en el ámbito universitario debe considerar de forma objetiva y crítica el seguimiento académico de los estudiantes. De esta forma, se pueden tomar las decisiones que permitan mejorar el desempeño de los mismos, verificándolo mediante el uso de algunos indicadores. En ese sentido, la utilización de herramientas estadísticas ofrece un soporte para adoptar dichas disposiciones. En este artículo se propone el uso de las Tablas de Vida, las cuales dan idea del comportamiento y evolución en las cohortes de estudiantes, en particular aquellas comprendidas entre los años 1996 y 2001 en la Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín.