http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/50515 Matemática Mon, 06 Jul 2026 02:43:42 GMT 2026-07-06T02:43:42Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69221 Modelado espacio-temporal de la incidencia de enfermedades transmisibles en Ecuador mediante Spatial GARCH Cadena Albares, Micaela Sofía; Caisaguano Murillo, Mario Alejandro; Pambabay Calero, Johny Javier, Director CONDITION FOR PROJECT PUBLICATION. Communicable diseases have complex spatial-temporal dynamics that are not adequately represented by traditional epidemiological models, especially when there is spatial heterogeneity and variability in incidence. The aim of this project is to analyze the behavior of dengue in the city of Guayaquil using a conditional volatility model based on spGARCH, evaluating its ability to identify areas of dynamic risk. The hypothesis is that incorporating spatial dependence and heteroscedasticity improves the early detection of critical areas, justified by the need to strengthen epidemiological surveillance with more realistic quantitative tools. The project was developed using weekly epidemiological records from the period 2021– 2025, integrated with district geospatial information. Exploratory analysis techniques were applied, spatial weight matrices were constructed, conditional volatility was estimated using log-spGARCH, and endemic channels with dynamic thresholds were generated. Processing was performed in the RStudio environment and outputs were created for geographic information systems such as QGIS. The results showed spatial-temporal heterogeneity of epidemic risk and an improvement in the identification of critical episodes when incorporating conditional volatility. Spatial clusters of high volatility and epidemic persistence were identified, concentrated mainly in the northeast corridor of the city, particularly in districts 09D02, 09D03, 09D04, 09D07, and 09D08. In addition, districts such as 09D04 and 09D01 are prone to outbreaks due to neighboring districts 09D02 and 09D03, which have high levels of volatility. It is concluded that the spGARCH model is a complementary and robust tool for the epidemiological surveillance of dengue. Keywords: Dengue, Heteroscedasticity, spGARCH, Endemic Channel. CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Las enfermedades transmisibles presentan dinámicas espacio-temporales complejas que no se representan adecuadamente por los modelos epidemiológicos tradicionales, especialmente cuando existe heterogeneidad espacial y variabilidad de la incidencia. El presente proyecto tiene como objetivo analizar el comportamiento del dengue en la ciudad de Guayaquil mediante un modelo de volatilidad condicional basado en spGARCH, evaluando su capacidad para identificar áreas de riesgo dinámico. Se plantea como hipótesis que la incorporación de dependencia espacial y heterocedasticidad mejora la detección temprana de zonas críticas, justificándose en la necesidad de fortalecer la vigilancia epidemiológica con herramientas cuantitativas más realistas. El desarrollo del proyecto se realizó utilizando registros epidemiológicos semanales del período 2021–2025, integrados con información geoespacial distrital. Se aplicaron técnicas de análisis exploratorio, construcción de matrices de pesos espaciales, estimación de volatilidad condicional mediante log-spGARCH y generación de canales endémicos con umbrales dinámicos. El procesamiento se efectuó en el entorno RStudio y se generaron capas para sistemas de información geográfica como QGIS. Los resultados evidenciaron heterogeneidad espacio-temporal del riesgo epidémico y una mejora en la identificación de episodios críticos al incorporar volatilidad condicional. Se identificaron clústeres espaciales de alta volatilidad y persistencia epidémica concentrados principalmente en el corredor noreste de la ciudad, destacando los distritos 09D02, 09D03, I II 09D04, 09D07 y 09D08. Además, distritos como 09D04 y 09D01 son propensos a rebrotes por distritos vecinos 09D02 y 09D03, que poseen niveles altos de volatilidad. Se concluye que el modelo spGARCH constituye una herramienta complementaria y robusta para la vigilancia epidemiológica del dengue. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69221 2026-01-01T00:00:00Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69220 Análisis topológico del indicador socioeconómico de los estudiantes de Escuela Superior Politécnica del Litoral Casares Conforme, Suanny Nicole; Vera Arteaga, Jesús; García Valdez, Enrique Javier, Director CONDITION FOR PROJECT PUBLICATION. This research analyzes the socioeconomic structure of students at the Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL) using Topological Data Analysis (TDA) tools. The central objective is to propose a vulnerability indicator that captures nonlinear relationships and complex structures, overcoming the limitations of traditional statistical methods. The study is justified by the need to identify atypical student profiles to optimize the design of institutional welfare policies. For this work, data from the institutional socioeconomic survey were processed. Persistent homology was applied to identify structural invariants, and the G-Mapper algorithm was used to visualize the topological network. The process included Anderson-Darling normality tests for optimized interval selection and the Isolation Forest algorithm for anomaly detection. The results demonstrated that geographic variables such as place of residence act as fundamental pillars of the model, as their omission led to the disappearance of significant topological cycles. Furthermore, the proposed approach identified vulnerability niches that remained hidden beneath the conventional statistical average. It is concluded that Topological Data Analysis constitutes a robust tool for detailed population segmentation, facilitating a more precise institutional intervention. Keywords: Topological Data Analysis, G-Mapper, Socioeconomic Vulnerability, Isolation Forest, Persistent Homology. CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Esta investigación analiza la estructura socioeconómica de los estudiantes de la Escuela Superior Politécnica del Litoral mediante el uso de herramientas de Análisis Topológico de Datos (TDA). El objetivo central es proponer un indicador de vulnerabilidad que capture relaciones no lineales y estructuras complejas, superando las limitaciones de los métodos estadísticos tradicionales. El estudio se justifica en la necesidad de identificar perfiles estudiantiles atípicos para el diseño de políticas de bienestar institucional. Para el desarrollo del trabajo, se procesaron datos de la encuesta socioeconómica institucional. Se aplicó homología persistente para identificar invariantes estructurales y se utilizó el algoritmo G-Mapper para la visualización de la red topológica. El proceso incluyó pruebas de normalidad de Anderson-Darling para la selección optimizada de intervalos y el algoritmo Isolation Forest para la detección de anomalías. Los resultados demostraron que variables geográficas, como el lugar de residencia, actúan como pilares fundamentales del modelo, pues su omisión provocó la desaparición de ciclos topológicos significativos. Asimismo, el enfoque propuesto identificó nichos de vulnerabilidad que permanecían ocultos bajo el promedio estadístico convencional. Se concluye que el Análisis Topológico de Datos constituye una herramienta robusta para la segmentación detallada de la población, facilitando una intervención institucional más precisa. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69220 2026-01-01T00:00:00Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69219 Desarrollo de una librería de software de código abierto para el análisis de datos de tres vías mediante los modelos Disjoint-PARAFAC y Disjoint-Tucker3 Alban Lombeida, Omar Jeampierre; Espinoza Anchundia, Geovanny Jose; Martín Barreiro, Carlos Manuel, Director CONDITION FOR PROJECT PUBLICATION. This project aims to develop and implement a computational library for three-way data analysis using Tucker3 and PARAFAC models with orthogonal disjoint components, based on the hypothesis that enforcing disjointness improves interpretability without significantly compromising the explanatory power of the model. The motivation for this study lies in the need for analytical tools that facilitate the understanding of latent structures in complex multivariate data, reducing issues such as cross-loadings and degeneracy commonly observed in traditional approaches. The project was developed through the implementation of multilinear decomposition algorithms in the Python and R programming languages, employing linear algebra techniques, singular value decomposition, and iterative optimization schemes. Both simulated datasets and a real dataset consisting of socioeconomic indicators from several countries over multiple years were used, organized in the form of a three-dimensional tensor. The results demonstrated that the disjoint models produced clearer and more structured loading matrices, allowing a unique assignment of each entity to a specific component. In addition, a reduction in component overlap and improved solution stability were observed. It is concluded that the incorporation of disjoint components into Tucker3 and PARAFAC models represents an effective alternative for three-way data analysis, providing enhanced interpretability, robustness, and reproducibility for future multivariate applications. Keywords: three-way analysis, Tucker3, PARAFAC, disjoint components, multivariate CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. El presente proyecto tiene como objetivo desarrollar e implementar una librería computacional para el análisis de datos de tres vías mediante los modelos Tucker3 y PARAFAC con componentes disjuntos ortogonales, partiendo de la hipótesis de que la imposición de disjunción mejora la interpretabilidad de los resultados sin afectar de manera significativa la capacidad explicativa del modelo. La justificación del estudio se fundamenta en la necesidad de herramientas analíticas que faciliten la comprensión de estructuras latentes en datos multivariados complejos, mitigando problemas como las cargas cruzadas y la degeneración presentes en enfoques tradicionales. El desarrollo del proyecto se llevó a cabo mediante la implementación de algoritmos de descomposición multilineal en los lenguajes de programación Python y R, empleando técnicas de álgebra lineal, descomposición en valores singulares y esquemas iterativos de optimización. Se utilizaron conjuntos de datos simulados y un conjunto de datos reales compuesto por indicadores socioeconómicos de distintos países a lo largo de varios años, organizados en forma de tensor tridimensional. Los resultados obtenidos evidenciaron que los modelos disjuntos generaron matrices de cargas más claras y estructuradas, permitiendo la asignación única de cada entidad a un componente específico. Asimismo, se observó una reducción del solapamiento entre componentes y una mayor estabilidad en las soluciones obtenidas. Finalmente, se concluye que la incorporación de componentes disjuntos en los modelos I II Tucker3 y PARAFAC constituye una alternativa efectiva para el análisis de datos de tres vías, proporcionando mayor interpretabilidad, robustez y reproducibilidad para aplicaciones futuras en análisis multivariante. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69219 2026-01-01T00:00:00Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69218 Modelo de teoría de colas para optimizar el número de puertas de ingreso de vehículos de carga en el puerto de Guayaquil Rivera Vanegas, Christian Daniel; Ulloa Verdezoto, Julio Jose; Sandoya Sánchez, Fernando Francisco, Director In this study, the vehicle entry system at one of the port’s access points is analyzed with the aim of evaluating its performance and proposing improvements to optimize traffic flow. The working hypothesis suggests that expanding queue capacity and increasing the number of servers would significantly reduce waiting times and prevent the unauthorized use of an avenue not intended for truck parking. The justification lies in the need to improve operational efficiency and reduce congestion, thus positively impacting productivity and the surrounding urban environment. Administrative data from the port, covering the period from January 2024 to June 2025, were used. The dataset was cleaned to remove incomplete or atypical records, and the system was modeled using queuing theory. Simulations and goodness-of-fit tests were applied to validate the parameters and assess different operational scenarios. The results showed that the current system, modeled as a tandem queue network with two stages —the first of type G/G/3 and the second of type G/G/2— experiences high utilization rates and prolonged waiting times during peak hours. Simulation outcomes indicated that increasing service capacity, especially in the first stage, leads to significant reductions in both total waiting time and accumulated queue length. It is concluded that a redesign based on the simulated alternatives can substantially improve system efficiency, reduce congestion, and enhance the operational performance of the port’s access infrastructure. Keywords: Queuing theory, Simulation, Ports, Optimization. En este proyecto se analiza el sistema de ingreso vehicular en una de las entradas de un puerto, con el objetivo de evaluar su desempeño y proponer mejoras que optimicen el flujo de vehículos. Se plantea la hipótesis de que ampliar la capacidad de cola y aumentar el número de servidores reducirá significativamente los tiempos de espera y evitará la ocupación indebida de una avenida no diseñada para el estacionamiento de camiones. La justificación se sustenta en la necesidad de mejorar la eficiencia operativa y disminuir la congestión, lo que impacta positivamente en la productividad y en el entorno urbano. Para el desarrollo del proyecto, se utilizaron datos administrativos del puerto correspondientes al periodo de enero de 2024 a junio de 2025. Los registros fueron depurados para eliminar datos incompletos o atípicos, y el sistema se modeló mediante teoría de colas, aplicando simulaciones y pruebas de ajuste para validar los parámetros. Los resultados evidenciaron que el sistema actual, representado como una red de colas en tándem conformada por dos etapas —la primera de tipo G/G/3 y la segunda de tipo G/G/2—, presenta altos niveles de ocupación y tiempos de espera prolongados en horas pico. Las simulaciones mostraron que incrementar la capacidad de servicio, especialmente en la primera etapa, reduce de forma significativa los tiempos de espera totales y el tamaño acumulado de la cola. Se concluye que un rediseño basado en las alternativas simuladas mejora la eficiencia del sistema y contribuye a la descongestión del área portuaria. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69218 2025-01-01T00:00:00Z