Modelo espacial Bayesiano para la dinámica de transmisión de dengue en Puerto Rico para datos del 2014

• Autores: Greivin Hernández-González
• Localización: InterSedes, ISSN-e 2215-2458, Vol. 20, Nº. 42, 2019, págs. 167-187
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Bayesian space model for dengue transmission dynamica in Puerto Rico for 2014 data
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    Resumen El propósito del presente estudio, ha sido investigar la dinámica de transmisión de dengue en los 76 municipios que componen la isla principal de Puerto Rico, para las semanas 1 a 4 y 32 a 36 del año 2014. Se utilizó un modelo espacial bayesiano para estudiar la relación posible entre incidencia, variables socioeconómicas, climáticas y ambientales. Una vez propuestos los modelos, se comparan los ajustes con índices como el WAIC (Watanabe, 2010), para determinar cual representa mejor a los datos. Además se determina con el índice I-Moran si existe correlación espacial en los residuos, ya que la existencia de la misma es un indicador de que el ajuste no es bueno en alguna medida. Los datos de temperatura y precipitaciones se debieron interpolar previamente, ya que las estaciones que los recolectan no están en los centros poblacionales, para ver los cálculos el lector puede referirse a (Hernández-González, 2017).

  • English

    Abstract The purpose of this study has been to investigate the dynamics of dengue transmission in the 76 municipalities that make up the main island of Puerto Rico, for weeks 1 to 4 and 32 to 36 of 2014. A Bayesian spatial model was used to study the possible relationship between incidence, socioeconomic, climatic and environmental variables. Once the models are proposed, the settings are compared with indices such as WAIC (Watanabe, 2010), to determine which one represents the data best. It is also determined by the I-Moran index if there is spatial correlation in the residuals, since the existence of the index is an indicator that the adjustment is not good to some extent. Temperature and precipitation data should have been previously interpolated, since the stations that collect them are not in the population centers, to see the calculations the reader may refer to (Hernández-González, 2017).