curso big data. caso de estudio pesca fletan con r by víctor sanz y alberto corral

BIG & OPEN DATA ANÁLISIS Y PROGRAMACIÓN CON R

APLICACIÓN AL ESTUDIO DE LA PESQUERÍA DEL FLETÁN

DEL ARTÍCULO “THE PARABLE OF GOOGLE FLU: TRAPS IN

BIG DATA ANALISYS”Autores: Victor Sanz y Alberto Corral

ALUMNO : Víctor. Sanz. Fernández

TITULACIÓN: CIENCIAS DEL MAR

Facultad de Ciencias del Mar y Ambientales (UCA)


AUTORES

ALUMNO : Alberto Corral Rojas

TITULACIÓN: CIENCIAS MATEMÁTICAS E INGENIERÍA MATEMÁTICA

Facultad de Ciencias matemáticas (UCM)


APLICACIÓN A LA PESQUERÍA DEL FLETÁN DEL PACÍFICO.

Víctor. Sanz. Fernández


Hippoglossus stenolepis(Schmidt, 1904)Familia PleuronectinidaeSubfamilia PleuronectinaeOrden PleuronectiformesClase Actinopterigios

Talla máxima: 258 cm TL (macho); 267 cm TL (hembra); peso máximo publicado; 363 kg; edad máxima comunicada: 42 años.

Medioambiente: demersal; oceanódromo; marino; rango de profundidad 0 – 1200 m.

Clima: templado; 65ºN – 31ºN.

Pesquerías:

FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations): la captura total (1999) = 43.557 tm.

Los países con mayores capturas fueron Estados Unidos y Canadá.

Palangre de fondo. Lances efectivos estandarizados: líneas madre de 45,72 metros (1800 pulgadas) con anzuelos de 16/0 cada 45 cm en brazolas de 60 a 100 cm de largo.


Selección de los datos facilitados por la International Pacific Halibut Commission (IPHC).

Capturas de 14 años, en capturas diarias durante los meses de temporada de pesca que comienzan el 30 de mayo y termina el 28 de agosto.

Se agrupan los datos de cada ciclo en grupos 13 de 7 días reales.

Captura por unidad de esfuerzo

(CPUE) = kilogramos/lances efectivos.


Negro: serie temporal con ruido.

Rojo: Tendencia.

Azul: Tendencia + estacionaria (sin ruido).

Comportamiento estacional.

¿Tendencia?.

¿Varianza constante?.


Serie estacionaria: la media y la varianza, no varían a lo largo del tiempo. Objetivo cumplido podemos empezar a realizar nuestros modelos ARIMA.

Descomposición de la serie temporal.


CUADRO DE ELABORACIÓN DE UN MODELO ARIMA.


ARTÍCULO

Cada semana, millones de usuarios de todo el mundo buscan información sanitaria online. Como es de esperar, se realizan más búsquedas relacionadas con la gripe durante la temporada de gripe, más búsquedas sobre alergias durante la temporada de alergias y más búsquedas sobre las quemaduras solares durante el verano, ¿pueden proporcionar las tendencias de las consultas la base de un modelo preciso y fiable sobre los fenómenos del mundo real? Han descubierto que existe una estrecha relación entre el número de personas que realizan búsquedas relacionadas con la gripe y las personas que realmente sufren síntomas gripales. Obviamente, no todas las personas que buscan "gripe" están enfermas, pero cuando se suman todas las búsquedas relacionadas con esta enfermedad surge un patrón. Mediante el recuento de la frecuencia de estas consultas, podemos estimar en qué medida circula la gripe por diferentes países y regiones de todo el mundo.

Han descubierto que ciertos términos de búsqueda son buenos indicadores de la actividad de la gripe. El proyecto y la serie temporal “Evolución de la gripe” en Google utiliza los datos globales de las búsquedas en Google para realizar, casi en tiempo real, cálculos aproximados de la actividad actual de la gripe en todo el mundo.


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SI SE CREE Y SE TRABAJA. SE PUEDE (DIEGO PABLO SIMEONE).

¡ MUCHAS GRACIAS POR VUESTRA ATENCIÓN!.

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