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STG

Trabajos presentados

Aplicación de técnicas estadísticas en la relación existente entre adicción a videojuegos y horas invertidas
Autoría
A.F.T.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
01.02.2024 16:00
Resumen
Los videojuegos constituyen actualmente una de las principales fuentes de ocio de la sociedad, especialmente en la infancia y adolescencia. Sin embargo, a pesar de los múltiples aspectos positivos relacionados con el videojuego, persisten las preocupaciones sobre el posible componente adictivo asociado. Dadas las importantes dificultades para comprender el desarrollo de patrones de uso problemáticos y el continuo debate en su conceptualización, es crucial diferenciar entre síntomas centrales y periféricos, especialmente al considerar el papel del tiempo de juego. Este estudio tiene como objetivo estudiar de manera integral la relación entre las horas de juego y el juego problemático y analizar el posible rol moderador del género en esta relación. Se empleó un muestreo por conglomerados, reuniendo una muestra final de 6.278 estudiantes de Educación Secundaria Obligatoria, con edades comprendidas entre los 12 y 16 años. Los datos se recogieron a través de una encuesta online en la que se incorporaron variables sociodemográficas (edad y género), hábitos de juego y uso problemático de videojuegos a través de la aplicación de la Gaming Addiction Scale for Adolescents, una herramienta de cribado. El análisis de datos incluyo tanto procedimientos paramétricos a través de una regresión logística como no paramétricos a través del empleo de modelos aditivos generalizados. Los hallazgos revelaron por una parte la existencia de una relación significativa no lineal entre las horas de juego y el uso problemático de videojuegos, y por otra la marcada relevancia del papel del género en esta relación, encontrando tasas significativamente superiores de uso problemático de videojuegos en el caso del género masculino.
Dirección
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Tutoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Aneiros Perez, Germán (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, ALEJANDRO (Secretario/a)
SESTELO PEREZ, MARTA (Vocal)
Análisis de datos funcionales para clasificación con datos de espectroscopía
Autoría
M.D.D.L.F.B.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
18.06.2024 09:00
Resumen
Este trabajo trata la detección de cáncer de mama y colon como un problema de clasificación binario. Se cuenta con una base de datos de espectros infrarrojos de suero sanguíneo, lo que aporta información sobre la composición molecular de la muestra. Debido a la naturaleza intrínsecamente funcional de los mismos, se aplicarán técnicas de análisis de datos funcionales. Una vez motivado el problema, se presentan las nociones y herramientas de análisis de datos funcionales necesarias para el estudio. A continuación, se realiza un análisis exploratorio de la base de datos, representando medidas de localización central, estudiando la existencia de atípicos y realizando un análisis de componentes principales funcional. Por último, se ajustan distintos tipos de modelos de clasificación, siendo kNN el que mejores resultados obtuvo en distintas métricas de evaluación para el caso de cáncer de mama contra el grupo de referencia y el análisis del discriminante cuadrático, QDA, en el caso de grupo de pacientes de cáncer de colon contra individuos del grupo de referencia. Finalmente, se obtuvieron resultados prometedores que establecen una base sólida para el uso de la espectroscopía infrarroja en la detección del cáncer. Estos subrayan la importancia de ampliar la base de datos y explorar nuevas técnicas analíticas para mejorar la escalabilidad y generalización de los resultados, lo que es esencial para futuras investigaciones y aplicaciones clínicas.
Dirección
FEBRERO BANDE, MANUEL (Tutoría)
PATEIRO LOPEZ, BEATRIZ Cotutoría
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Aneiros Perez, Germán (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, ALEJANDRO (Secretario/a)
SESTELO PEREZ, MARTA (Vocal)
Análisis del exceso de mortalidad en Galicia
Autoría
A.D.F.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
19.06.2024 12:30
Resumen
Este trabajo se ha desarrollado bajo la modalidad B de los trabajos de fin de máster del Máster en Técnicas Estadísticas, a través de unas prácticas realizadas en el Servizo de Epidemioloxía de la Dirección Xeral de Saúde Pública (DXSP) de la Consellería de Sanidade. El objetivo principal de esta memoria es identificar el exceso o defecto de muertes en un año concreto, a partir de las defunciones ocurridas en años previos. El objetivo secundario es identificar las causas que contribuyen a las variaciones identificadas. Este análisis se justificó por un notable aumento en el exceso de muertes en Galicia para el año 2022, detectado por el sistema MoMo (monitorización de la mortalidad diaria por todas las causas), y que la DXSP estudió más en profundidad. En primer lugar, se llevó a cabo una revisión bibliográfica sobre los métodos de análisis existentes para predecir las defunciones esperadas y así poder determinar la diferencia entre las muertes observadas y las esperadas. En segundo lugar, se realizó la identificación de las técnicas más adecuadas para conseguir la mejor predicción posible, entre estas técnicas se encontraron los modelos lineales generalizados y los modelos mixtos. Por último, se ajustaron los modelos con los datos de mortalidad de Galicia de los diez años anteriores al año a predecir, obteniendo así las defunciones esperadas para cada uno de los años del período 2019-2022.
Dirección
CRUJEIRAS CASAIS, ROSA MARÍA (Tutoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Lombardía Cortiña, María José (Presidente/a)
GONZALEZ RUEDA, ANGEL MANUEL (Secretario/a)
Gómez Rúa, María (Vocal)
Estudio probabilístico de derivas a tierra de objetos en el océano
Autoría
D.G.G.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
05.09.2024 13:00
Resumen
En el mundo de la pesca resulta de especial interés saber de antemano donde situar objetos a la deriva asegurando que no van a acabar en tierra. Cada vez son más los marineros que incluyen en su día a día herramientas tecnológicas que les ayudan con sus labores de pesca. Marine Instruments es una empresa líder en este sector, se centra en la fabricación de boyas satelitales que facilitan la pesca de atún. Es por eso que resulta de gran interés saber donde colocar estos objetos para que no acaben varados en la costa. Conocidas las posibles rutas que pueden tomar, se pueden crear mapas de probabilidad que permitan mediante un vistazo conocer las mejores zonas para colocar objetos en el mar. En este trabajo se hacen uso de técnicas estadísticas de datos espaciales para estimar las probabilidades que tienen estos objetos de acabar encallados en la costa. Así mediante técnicas como el kriging, se pueden generar capas geográficas o mapas que permitan representar las zonas en las que situar un objeto para que no acabe en costa en un período determinado de tiempo.
Dirección
RODRIGUEZ CASAL, ALBERTO (Tutoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Aneiros Perez, Germán (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, ALEJANDRO (Secretario/a)
SESTELO PEREZ, MARTA (Vocal)
Estudio clínico-epidemiológico de cáncer de mama
Autoría
N.Q.A.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
25.06.2024 12:00
Resumen
La epidemiología estudia la distribución y los fenómenos o determinantes relacionados con la salud, con el fin de conocer la causa o causas de una enfermedad y mejorar su diagnóstico y tratamiento. En este trabajo realizamos un estudio estadístico sobre el cáncer de mama, revisando en primera instancia estudios previos sobre esta enfermedad, ampliamente estudiada. Posteriormente, a partir de una base de datos de cáncer de mama proporcionada por la Fundación Gallega de Medicina Genómica, hemos realizado un análisis exploratorio y se han ajustado distintos modelos de regresión logística para identificar qué variables suponen un factor de riesgo o de protección del cáncer de mama. La base de datos está compuesta por 672 observaciones de casos (300) y controles (372), que cuenta con un total de 36 variables relacionadas con la edad, la menarquia, la menopausia, con factores genéticos, con hábitos de vida, con características antropométricas y con la concentración de algunos tipos de células en sangre. Finalmente, hemos estudiado la capacidad diagnóstica de los modelos de regresión logística empleando curvas ROC. Para todo ello se ha hecho uso del programa RStudio.
Dirección
SAAVEDRA NIEVES, PAULA (Tutoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Aneiros Perez, Germán (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, ALEJANDRO (Secretario/a)
SESTELO PEREZ, MARTA (Vocal)
Desarrollo e implantación de un sistema de ML enteramente basado en tecnologías SQL de la nube
Autoría
A.C.E.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
19.06.2024 11:00
Resumen
Este proyecto ilustra la implementación de capacidades de aprendizaje automático, especialmente a través de BigQuery ML, con el propósito de aprovechar la accesibilidad de interfaces SQL para la creación de diversos modelos en BigQuery. Los modelos evaluados se explican tanto de forma teórica como práctica, se comparan con sus equivalentes en Python y abarcan desde la regresión lineal múltiple o la regresión logística hasta métodos combinados, técnicas de forecasting, sistemas de recomendación y clustering. La comparativa entre BigQuery ML y Python se lleva a cabo mediante el desarrollo de los respectivos modelos en ambos entornos, utilizando conjuntos de datos específicos para evaluar su desempeño y capacidades. El objetivo principal de este estudio es resaltar y comparar las funcionalidades de ambas plataformas, con el objetivo de ofrecer una guía que facilite una elección más adecuada en base a las necesidades específicas de cada proyectos de ciencia de datos.
Dirección
CRUJEIRAS CASAIS, ROSA MARÍA (Tutoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Lombardía Cortiña, María José (Presidente/a)
GONZALEZ RUEDA, ANGEL MANUEL (Secretario/a)
Gómez Rúa, María (Vocal)
Técnicas de ramificación y acotación en el ámbito de la optimización polinómica
Autoría
M.A.R.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
19.06.2024 11:45
Resumen
La Optimización o Investigación Operativa, es una destacada área de las matemáticas conocida por su aplicación en el mundo real, especialmente en la toma de decisiones empresariales. Para ello, es necesario crear un modelo matemático que describa, mediante la función objetivo, aquello que deseamos maximizar o minimizar, añadiendo las restricciones necesarias. En muchas situaciones, las funciones empleadas en la formulación del problema son polinomios, dando lugar a una importante clase de problemas, los de optimización polinómica. En general, estes problemas suelen ser no lineales y no convexos, por lo que obtener una solución global puede ser una tarea compleja. Existen diversos métodos teóricos entre los que destaca el algoritmo basado en la Técnica de Reformulación-Linealización (RLT). RAPOSa es un reciente solver global especialmente diseñado para problemas de optimización polinómica basados en el algoritmo RLT. En este trabajo, presentamos y estudiamos el rendimiento de una nueva variación en el algoritmo basado en la RLT, desarrollada en el marco de unas prácticas en el CITMAga, de la mano del equipo de desarrollo de RAPOSa.
Dirección
GONZALEZ RODRIGUEZ, BRAIS (Tutoría)
GONZALEZ DIAZ, JULIO Cotutoría
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Lombardía Cortiña, María José (Presidente/a)
GONZALEZ RUEDA, ANGEL MANUEL (Secretario/a)
Gómez Rúa, María (Vocal)
Análisis de Supervivencia para la detección y clasificación de anomalías en vehículos
Autoría
P.M.T.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
18.06.2024 10:00
Resumen
Este trabajo ilustra el uso de técnicas de Análisis de Supervivencia para la detección y clasificación de anomalías en vehículos. Su objetivo principal es el desarrollo de algoritmos que permitan detectar intrusiones en vehículos con alta efectividad y con una baja tasa de falsas alertas, así como clasificarlas entre posibles ataques conocidos, todo con una alta rigurosidad estadística. Para ello se hará hincapié en cómo sus parámetros influyen en la distribución de las variables de interés y, por ende, en las precisiones de detección. Se tratará de modelizar el problema con parámetros que jueguen un papel conocido, permitiendo así un pleno entendimiento de la naturaleza de los resultados.
Dirección
Uña Álvarez, Jacobo de (Tutoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Lombardía Cortiña, María José (Presidente/a)
GONZALEZ RUEDA, ANGEL MANUEL (Secretario/a)
Gómez Rúa, María (Vocal)
Asignación de costes en un problema de transporte: revisión y estudio comparativo.
Autoría
P.S.R.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
25.06.2024 09:00
Resumen
Una cuestión interesante que surge en el ámbito del transporte es cómo asignar el peaje recolectado por los usuarios de una autopista a cada una de las empresas de transporte encargadas de su gestión y mantenimiento, y que están ubicadas a lo largo de la carretera. En este trabajo se hace uso de la teoría de juegos para resolver este problema. Para ello, se estudian las soluciones más representativas de la teoría de juegos clásica, así como otras más recientes en la literatura. Finalmente, se comparan los resultados ofrecidos por diferentes métodos sobre dos casos reales.
Dirección
CASAS MENDEZ, BALBINA VIRGINIA (Tutoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Aneiros Perez, Germán (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, ALEJANDRO (Secretario/a)
SESTELO PEREZ, MARTA (Vocal)
Técnicas de remuestreo en modelos de predicción semiparamétricos de series de tiempo
Autoría
P.C.F.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
18.06.2024 10:00
Resumen
En los últimos 30 años se han desarrollado modelos de predicción de SO2 y NOx para la Central Térmica de As Pontes bajo distintos planteamientos metodológicos de regresión general. Estos modelos son, en general, de tipo semiparamétrico incluyendo en la parte no paramétrica estimaciones de la tendencia realizadas con modelos aditivos, redes neuronales o datos funcionales, entre otros. Con esta propuesta de trabajo de fin de máster se pretende abordar los siguientes objetivos: 1) Una revisión general actualizada de los modelos implementados para las variables antes mencionadas en la utilidad desarrollada para la empresa. 2) Una revisión de los mecanismos de remuestreo desarrollados en las diversas técnicas de predicción, con el objeto de generar regiones de confianza predictiva. 3) Una ilustración comparativa de los distintos procedimientos con datos reales medioambientales o simulados.
Dirección
FEBRERO BANDE, MANUEL (Tutoría)
GONZALEZ MANTEIGA, WENCESLAO Cotutoría
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Aneiros Perez, Germán (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, ALEJANDRO (Secretario/a)
SESTELO PEREZ, MARTA (Vocal)
Estado del Arte de Tecnologías ML en Series Temporales y Propuesta de Valor para Mejorarlas
Autoría
C.P.A.M.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
25.06.2024 10:00
Resumen
Este trabajo desarrolla el uso de dos librerías para el análisis de series temporales en Python: Sktime y Skforecast, rescatando sus características más importantes. En el primer Capítulo, se presenta la justificación de la revisión de ambas librerías. El segundo y tercer Capítulo, describen matemáticamente los métodos de predicción a usar, seguido por una variedad de métricas para su evaluación. En el Capítulo 4 se examinan las características distintivas de ambas librerías. Por último, en el Capítulo 5 se lleva a cabo una aplicación práctica utilizando datos suministrados por la empresa SDGroup.
Dirección
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Tutoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Aneiros Perez, Germán (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, ALEJANDRO (Secretario/a)
SESTELO PEREZ, MARTA (Vocal)
Regresión funcional multinivel para la modelización de la glucosa postprandial en función de la carga glucémica
Autoría
A.C.R.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
25.06.2024 11:00
Resumen
La carga glucémica de un alimento es un valor que se usa para evaluar el impacto de dicho alimento en los niveles de glucosa postprandial (nivel de glucosa registrado despues de la ingesta de comida). El efecto de este valor es incierto en condiciones de vida reales, por eso a lo largo de este trabajo veremos el efecto en participantes no diabéticos/as del proyecto Glycation, los/as cuales no cambiaron su alimentación ni sus hábitos. La carga glucémica será calculada con un programa en función de las ingestas que los/as participantes apuntaban en un cuaderno. El objetivo principal de este trabajo es estudiar como la carga glucémica de las ingestas afecta a la glucosa postprandial teniendo en cuenta la edad, el índice de masa corporal y el sexo. Para investigar esto se aplicará un modelo de regresión funcional multinivel con efectos mixtos a los datos y se verá si este modelo es mejor que el ya implementado en R en el paquete refund. Se usará regresión funcional ya que trabajaremos sobre las curvas de glucosa de los/as participantes en el estudio, las cuales se construyen con lass medidas tomadas por dispositivos de monitorización continua de la glucosa cada cinco minutos.
Dirección
CONDE AMBOAGE, MERCEDES (Tutoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Aneiros Perez, Germán (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, ALEJANDRO (Secretario/a)
SESTELO PEREZ, MARTA (Vocal)
Optimización robusta de rutas con cross-docking
Autoría
T.C.C.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
09.09.2024 13:00
Resumen
En este trabajo se ha modelizado un problema de programación lineal a partir de un caso de estudio real de la empresa Inditex. Se trata de un problema de enrutamiento de vehículos (VRP) con la existencia de puntos llamados cross-docks donde se permite el intercambio de mercancía entre camiones. También se ha diseñado una matheurística para poder escalar el problema a instancias de tamaño realista y se ha comparado su rendimiento con la resolución directa. Los resultados obtenidos muestran que la matheurística es capaz de encontrar soluciones de calidad en tiempos razonables por lo que se considera una herramienta útil para la planificación de rutas en la empresa.
Dirección
GONZALEZ DIAZ, JULIO (Tutoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Lombardía Cortiña, María José (Presidente/a)
GONZALEZ RUEDA, ANGEL MANUEL (Secretario/a)
Gómez Rúa, María (Vocal)
Estudio de la duración de la estancia hospitalaria para pacientes con cáncer de mama en España
Autoría
S.B.H.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
09.09.2024 12:15
Resumen
El cáncer de mama es una de las enfermedades oncológicas más comunes y representa una preocupación significativa para la salud pública a nivel mundial. Según la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) es el tipo de cáncer más diagnosticado en mujeres, con una incidencia estimada de 132 casos por cada 100000 habitantes en España. Esto subraya la necesidad de una buena gestión hospitalaria de las/os pacientes que sufren esta enfermedad, y la duración de la estancia es un indicador clave de la eficiencia de un sistema de salud. Este Trabajo de Fin de Máster se centra en analizar la duración de la estancia hospitalaria de pacientes diagnosticadas/os de cáncer de mama en hospitales públicos de España entre los años 2016 y 2021. Para ello, se ajustan diferentes modelos de regresión con variable respuesta de conteo, teniendo en cuenta la estructura jerárquica de los datos, puesto que están agrupados en provincias, y considerando un efecto no paramétrico de algunas covariables. En definitiva, el objetivo es estudiar y predecir la duración de la estancia hospitalaria a partir de un modelo de regresión generalizado, mixto y aditivo. En el Capítulo 1 se hace un análisis exploratorio de la base de datos en su conjunto. En el Capítulo \1, se expone la base teórica de los modelos de regresión mencionados anteriormente, que se aplica en el Capítulo 3 sobre los datos disponibles, con la ayuda del software estadístico R. Finalmente, en el Capítulo 4 se exponen las principales conclusiones de este trabajo.
Dirección
CONDE AMBOAGE, MERCEDES (Tutoría)
Reyes Santías, Francisco Cotutoría
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Lombardía Cortiña, María José (Presidente/a)
GONZALEZ RUEDA, ANGEL MANUEL (Secretario/a)
Gómez Rúa, María (Vocal)
Caracterización de los diferentes fenotipos de insuficiencia cardíaca
Autoría
A.V.G.
Máster Universitario en Técnicas Estadísticas (2ªed)
Fecha de la defensa
01.02.2024 17:00
Resumen
Dada una base de datos de pacientes del Hospital Clínico Universitario de Santiago (CHUS) que han sido sometidos al procedimiento de ablación de fibrilación auricular, en primer lugar, dichos pacientes serán clasificados en tres grupos: población sana, pacientes con insuficiencia cardíaca y FEVI (Fracción de Eyección Ventricular Izquierda) y pacientes con insuficiencia cardíaca y FEVI reducida. Esta clasificación se realiza en función de scores utilizados en la literatura biomédica. Es objetivo de este trabajo es obtener un modelo que permita clasificar nuevas/os pacientes en uno de estos tres grupos, en función de la fibrosis auricular de el/la paciente y de diferentes biomarcadores. Para ello, se empieza estudiando cómo varía la distribución de estas variables en cada uno de los grupos, y posteriormente se plantean modelos de regresión con variable respuesta categórica para estudiar la influencia de las variables consideradas sobre la probabilidad de pertenecer a cada grupo. Por último, se introducen las curvas ROC para estudiar la capacidad predictiva del modelo logístico considerado.
Dirección
CONDE AMBOAGE, MERCEDES (Tutoría)
Reyes Santías, Francisco Cotutoría
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Aneiros Perez, Germán (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, ALEJANDRO (Secretario/a)
SESTELO PEREZ, MARTA (Vocal)