La modelación matemática y sus múltiples aplicaciones

Description

El objetivo de la presente investigación consistió en demostrar las potencialidades y capacidad real de la metodología de la Regresión Objetiva Regresiva (ROR) en los diferentes campos y ramas de la investigación científica. Los resultados fueron posibles, gracias al análisis y procesamiento de diferentes bases de datos mediante la metodología ROR, para la cual, se crea en un primer paso, variables dicotómicas DS, DI y NoC. Posteriormente se ejecuta el módulo correspondiente al análisis de Regresión del paquete estadístico SPSS, específicamente el método ENTER, donde se obtiene la variable pronosticada y el ERROR. Luego se obtienen los autocorrelogramas de la variable ERROR, con los máximos de las autocorrelaciones parciales significativas PACF, y se calculan las nuevas variables atendiendo al Lag significativo del PACF, hasta la obtención de un ruido blanco en los errores de la regresión. Se concluye que la metodología ROR posee demostradas potencialidades y capacidades reales de aplicación en disimiles campos y ramas de la ciencia, con posibilidades de modelación, que van desde la modelación matemática de entidades infecciosas de etiología parasitaria hasta viral.