Person: Amador Pacheco, Julia
Loading...
First Name
Julia
Last Name
Amador Pacheco
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Estudios estadísticos
Department
Estadística y Ciencia de los Datos
Area
Estadística e Investigación Operativa
Identifiers
8 results
Search Results
Now showing 1 - 8 of 8
Publication Técnicas de muestreo y estadísticas oficiales(2018) Amador Pacheco, Julia; Cintas del Río, María RosarioPublication Extreme values in SIR epidemic models with two strains and cross-immunity(AIMS Press, 2019-03-08) Amador Pacheco, Julia; Armesto, D.; Gómez-Corral, AntonioThe paper explores the dynamics of extreme values in an SIR (susceptible → infectious → removed) epidemic model with two strains of a disease. The strains are assumed to be perfectly distinguishable, instantly diagnosed and each strain of the disease confers immunity against the second strain, thus showing total cross-immunity. The aim is to derive the joint probability distribution of the maximum number of individuals simultaneously infected during an outbreak and the time to reach such a maximum number for the first time. Specifically, this distribution is analyzed by distinguishing between a global outbreak and the local outbreaks, which are linked to the extinction of the disease and the extinction of particular strains of the disease, respectively. Based on the mass function of the maximum number of individuals simultaneously infected during the outbreak, we also present an iterative procedure for computing the final size of the epidemic. For illustrative purposes, the twostrain SIR-model with cross-immunity is applied to the study of the spread of antibiotic-sensitive and antibiotic-resistant bacterial strains within a hospital ward.Publication Definición y estudios de redes bayesianas aplicadas a ciencias de la salud y de la vida(2021-09) Mateos Marcos, Carlos; Amador Pacheco, Julia; Susi García, RosarioLas redes bayesianas son modelos gráficos probabilísticos que expresan las relaciones de dependencia condicional en un conjunto de variables. Desde su concepción, las redes bayesianas han estado profundamente ligadas a las Ciencias de la Salud y de la Vida, especialmente en el área clínica. Existe una bibliografía extensa sobre aplicaciones de las redes bayesianas a este ámbito. Sin embargo, el análisis de algoritmos de aprendizaje de redes y parámetros, y su aptitud en función de factores como la cantidad de variables, la naturaleza de los datos o la complejidad de la estructura de dependencia no es un tema común en la literatura. En este trabajo, analizamos la aplicación de estas técnicas a problemas descritos en la bibliografía, exploramos el software bnlearn disponible en el lenguaje de programación R documentando nuestro código y evaluamos las estrategias de aprendizaje que mejor se ajustan a cada tipo de datos. Esperamos con ello aportar conocimiento sobre las redes bayesianas y proporcionar un punto de partida para su estudio a profesionales sanitarios e investigadores.Publication Gamificación en el aula con Kahoot! en la Facultad de Estudios Estadísticos(2020-09-21) Calviño Martínez, Aida; Rapado Vicente, María Eva; Peressini Álvarez, Melina; Cabrera Gómez, Gloria; Cáceres García, Inés María; Alonso Revenga, Juana María; Amador Pacheco, Julia; Rodríguez Cánovas, María Belén; Rodríguez Palanquex, María Cruz; Latorre Muñoz, María Concepción; Cintas Del Rio, María Del Rosario; Susi García, María Del Rosario; López Herrero, María Jesús; Alcón Giménez, María José; Pérez Pérez, Teresa; Gamboa Pérez, MaríaMemoria final del proyecto de innovación docente titulado: "Gamificación en el aula con Kahoot! en la Facultad de Estudios Estadísticos"Publication Elaboración y diseño de estructura modular para la formación en Técnicas estadísticas básicas y para la investigación(2015-01) Alonso Revenga, Juana M.; Amador Pacheco, Julia; Brita-Paja Segoviano, Jose Luis; Cáceres García, Inés; Cintas del Río, Rosario; Corral Herrero, Aránzazu; Espínola Vílchez, Rosario; Ferrán Aranaz, Magdalena; Nieto Zayas, Carmen; Ortega Castelló, Eduardo; Susi García, Rosario; Vicente Hernanz, Mª LinaPublication The SEIQS stochastic epidemic model with external source of infection(Elsevier, 2016-05-06) Amador Pacheco, JuliaThis paper deals with a stochastic epidemic model for computer viruses with latent and quarantine periods, and two sources of infection: internal and external. All sojourn times are considered random variables which are assumed to be independent and exponentially distributed. For this model extinction and hazard times are analyzed, giving results for their Laplace transforms and moments. The transient behavior is considered by studying the number of times that computers are susceptible, exposed, infectious and quarantined during a period of time (0, t] and results for their joint and marginal distributions, moments and cross moments are presented. In order to give light this analysis, some numerical examples are showed.Publication Sistemas de colas con reintentos: análisis de los eventos bloqueados y exitosos(Universidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones, 2009-09-04) Amador Pacheco, Julia; Artalejo Rodríguez, JesúsEl objetivo de esta tesis es profundizar en los sistemas de colas con reintentos M/M/c y M/G/1 mediante el estudio de nuevos descriptores como son el número de eventos exitosos y bloqueados. El interés de estos descriptores radica en la idea de aumentar el conocimiento sobre el grupo de clientes de la órbita, es decir, aquellos clientes que tras haber abandonado el sistema sin obtener servicio vuelven a intentarlo transcurrido un tiempo. En la mayoría de las aplicaciones es imposible discernir si un cliente que obtiene servicio ha llegado al sistema por primera vez o proviene de la órbita. La diferenciación entre eventos exitosos y bloqueados además proporciona información sobre la dificultad de acceso al servicio solicitado. En el Capítulo 1 se hace una breve descripción de los modelos de colas con reintentos y se recogen resultados correspondientes a la distribución límite del estado del sistema así como a descriptores relacionados con el periodo de ocupación y el tiempo de espera en los modelos M/M/c y M/G/1 con reintentos. En el Capítulo 2 se definen los descriptores de interés como el número de eventos exitosos y bloqueados durante un periodo de ocupación, estudiándose su distribución en el modelo M/M/c con reintentos. El estudio de la distribución del número de eventos exitosos y bloqueados durante un periodo de ocupación en el sistema M/G/1 con reintentos se desarrolla en el Capítulo 3. Para este sistema resulta especialmente complicado el estudio del número de reintentos bloqueados, por lo que se proponen dos aproximaciones diferentes para la obtención de su distribución. Por último, en el Capítulo 4 se lleva a cabo un análisis transitorio de los nuevos descriptores. Se estudia el comportamiento del número de eventos exitosos y bloqueados durante un intervalo de tiempo fijo en los modelos M/M/c y M/PH/1 con reintentosPublication Desarrollo de herramientas on line para estudiar la inserción laboral de los graduados de la Universidad Complutense(2015) Susi García, Rosario; Brita-Paja, Jose Luis; Nieto Zayas, Carmen; Amador Pacheco, Julia; Cáceres García, Inés María