[ES] En la actualidad resulta de gran importancia el análisis de los fenómenos como el crecimiento poblacional y la reducción de la mortalidad por la repercusión económica y social que dichos procesos tienen en el desarrollo de los países. En este sentido las tablas de vida constituyen una herramienta para comprender, a través de las probabilidades de muerte, la esperanza de vida y otros indicadores, la dinámica poblacional. Lee y Carter (1992), plantearon un modelo, cuyo ajuste permite a los analistas obtener una visión dinámica del comportamiento de la mortalidad durante un periodo de análisis. Esta tesis doctoral busca contribuir en la comprensión de los cambios que ha experimentado la población colombiana en cuanto a mortalidad. Para lograrlo se plantearon cuatro objetivos. El primero, construir modelos estocásticos de mortalidad como Lee-Carter para datos de Colombia y hacer un estudio comparativo de dichos modelos para evaluar su coherencia a partir de la calidad de los resultados obtenidos. El segundo, calcular y analizar algunos indicadores relacionados con la mortalidad tales como la mortalidad infantil, la esperanza de vida al nacer, la esperanza de vida a los 65 años, el índice de Gini al nacer y el índice de Gini a los 65 años. El tercero, aplicar gráficos de control para identificar los momentos en el tiempo y los intervalos de edad en los que la probabilidad de muerte observada es sustancialmente diferente de la pauta de mortalidad en el período estudiado. Para esto, los residuos de los modelos seleccionados se vigilaron mediante el gráfico de control multivariado T2 de Hotelling para detectar cambios sustanciales en la mortalidad que no fueron identificados por los modelos. El cuarto, analizar el comportamiento de la mortalidad para los departamentos de Colombia mediante técnicas de análisis multivariado como el análisis de componentes principales, el clúster jerárquico y el fuzzy clúster, para posteriormente identificar grupos de departamentos con comportamientos similares y caracterizarlos mediante los indicadores de mortalidad estudiados. La metodología descrita relacionada con los tres primeros objetivos se aplicó a datos de las tablas de vida abreviadas por sexo para Colombia para el período 1973-2005, utilizando la información disponible en The Latin America Human Mortality Database. Para el análisis de la mortalidad por departamentos se construyeron nuevas tablas de vida abreviadas por sexo con la información de los departamentos para el período 1985-2014, ajustándonos a la información disponible para los departamentos de Colombia en cuanto a defunciones y población. La metodología fue implementada a través del software estadístico libre R, lo que permite la replicabilidad y reproducibilidad de los resultados. / [CA] En l'actualitat resulta de gran importància l'anàlisi dels fenòmens com el creixement poblacional i la reducció de la mortalitat per la repercussió econòmica i social que aquests processos tenen en el desenvolupament dels països. En aquest sentit les taules de vida constitueixen una eina per a comprendre, a través de les probabilitats de mort, l'esperança de vida i altres indicadors, la dinàmica poblacional. Lee i Carter (1992), van plantejar un model, l'ajust del qual permet als analistes obtenir una visió dinàmica del comportament de la mortalitat durant un període d'anàlisi. Aquesta tesi doctoral cerca contribuir en la comprensió dels canvis que ha experimentat la població colombiana quant a mortalitat. Per a aconseguir-ho es van plantejar quatre objectius. El primer, construir models estocàstics de mortalitat com Lee-Carter per a dades de Colòmbia i fer un estudi comparatiu d'aquests models per a avaluar la seua coherència a partir de la qualitat dels resultats obtinguts. El segon, calcular i analitzar alguns indicadors relacionats amb la mortalitat tals com la mortalitat infantil, l'esperança de vida en nàixer, l'esperança de vida als 65 anys, l'índex de Gini en nàixer i l'índex de Gini als 65 anys. El tercer, aplicar gràfics de control per a identificar els moments en el temps i els intervals d'edat en els quals la probabilitat de mort observada és substancialment diferent de la pauta de mortalitat en el període estudiat. Per a això, els residus dels models seleccionats es van vigilar mitjançant el gràfic de control multivariat T2 de Hotelling per a detectar canvis substancials en la mortalitat que no van ser identificats pels models. El quart, analitzar el comportament de la mortalitat per als departaments de Colòmbia mitjançant tècniques d'anàlisi multivariada com l'anàlisi de components principals, el clúster jeràrquic i el fuzzy clúster, per a posteriorment identificar grups de departaments amb comportaments similars i caracteritzar-los mitjançant els indicadors de mortalitat estudiats. La metodologia descrita relacionada amb els tres primers objectius es va aplicar a dades de les taules de vida abreujades per sexe per a Colòmbia per al període 1973-2005, utilitzant la informació disponible en The Latin America Human Mortality Database. Per a l'anàlisi de la mortalitat per departaments es van construir noves taules de vida abreujades per sexe amb la informació dels departaments per al període 1985-2014, ajustant-nos a la informació disponible per als departaments de Colòmbia quant a defuncions i població. La metodologia va ser implementada a través del programari estadístic lliure R, la qual cosa permet la replicabilidad i reproducibilidad dels resultats. / [EN] The analysis of phenomena such as population growth and mortality reduction is currently of great importance because of the economic and social impact that these processes have on the development of countries. In this sense, life tables are a tool for understanding population dynamics through death probabilities, life expectancy and other indicators. Lee and Carter (1992) proposed a model whose adjustment allows analysts to obtain a dynamic view of the behavior of mortality during a period of analysis. This doctoral thesis seeks to contribute to the understanding of the changes experienced by the Colombian population in terms of mortality. To achieve this, four objectives were proposed. The first, to construct stochastic mortality models such as Lee-Carter for Colombian data and to make a comparative study of these models to evaluate their coherence based on the quality of the results obtained. The second is to calculate and analyze some mortality-related indicators such as infant mortality, life expectancy at birth, life expectancy at age 65, the Gini index at birth and the Gini index at age 65. The third is to apply control charts to identify moments in time and age intervals in which the observed probability of death is substantially different from the mortality pattern in the period studied. For this, the residuals of the selected models were monitored using Hotelling's T2 multivariate control chart to detect substantial changes in mortality that were not identified by the models. Fourth, to analyze the behavior of mortality for the departments of Colombia using multivariate analysis techniques such as principal component analysis, hierarchical clustering and fuzzy clustering, in order to subsequently identify groups of departments with similar behavior and characterize them by means of the mortality indicators studied. The methodology described in relation to the first three objectives was applied to data from the abbreviated life tables by sex for Colombia for the period 1973-2005, using the information available in The Latin America Human Mortality Database. For the analysis of mortality by department, new abbreviated life tables by sex were constructed with information from the departments for the period 1985-2014, adjusting to the information available for the departments of Colombia in terms of deaths and population. The methodology was implemented through the free statistical software R, which allows the replicability and reproducibility of the results. / Díaz Rojo, G. (2021). Ajuste y predicción de la mortalidad. Aplicación a Colombia [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/179995 / TESIS

Multidimensional forced-choice questionnaires can reduce the impact of numerous response biases typically associated with Likert scales. However, if scored with traditional methodology these instruments produce ipsative data, which has psychometric problems, such as constrained total test score and negative average scale inter-correlation. Ipsative scores distort scale relationships and reliability estimates, and make interpretation of scores problematic. This research demonstrates how Item Response Theory (IRT) modeling may be applied to overcome these problems. A multidimensional IRT model for forced-choice questionnaires is introduced, which is suitable for use with any forced-choice instrument composed of items fitting the dominance response model, with any number of measured traits, and any block sizes (i.e. pairs, triplets, quads etc.). The proposed model is based on Thurstone's framework for comparative data. Thurstonian IRT models are normal ogive models with structured factor loadings, structured uniquenesses, and structured local dependencies. These models can be straightforwardly estimated using structural equation modeling (SEM) software Mplus. Simulation studies show how the latent traits are recovered from the comparative binary data under different conditions. The Thurstonian IRT model is also tested with real participants in both research and occupational assessment settings. It is concluded that when the recommended design guidelines are met, scores estimated from forced-choice questionnaires with the proposed methodology reproduce the latent traits well.

Esta tesis tiene dos objetivos principales. El primero es proponer métodos multivariantes para el estudio de las desigualdades socioeconómicas en la mortalidad en áreas pequeñas. El segundo es estudiar estas desigualdades en la práctica en varias ciudades españolas. En consecuencia, se han realizado cuatro estudios diferentes: dos de ellos más metodológicos y los otros dos más aplicados al estudio de las desigualdades. El primer estudio metodológico propone usar Análisis Factorial Bayesiano para el cálculo de índices de privación. Además, en este estudio se concluye que ignorar la variabilidad en la estimación del índice puede conducir a un sesgo cuando las áreas se agrupan según cuantiles del índice. En el segundo estudio se ha reformulado el modelo SANOVA de modo que es posible introducir una covariable dentro de este modelo. Asimismo, dicha reformulación permite la descomposición de la varianza de los patrones estudiados como suma de varianzas de todas las componentes del modelo. Finalmente, los estudios restantes evidencian la existencia de desigualdades socioeconómicas en la mortalidad total y en la mortalidad por las principales causas específicas en once ciudades españolas. Además, para las enfermedades isquémicas del corazón estas desigualdades parecen aumentar ligeramente en el tiempo. / This thesis has two main objectives. The first is to propose multivariate methods for the study of socioeconomic inequalities in mortality in small areas. The second is to study socioeconomic inequalities in mortality in small areas of several Spanish cities. Four different studies were conducted to attain these objectives: two of them focussed on the methodological aspects and the other two being empirical studies focussed on the study of inequalities. The first methodological study proposes the Bayesian factor analysis to calculate a deprivation index. Additionally, this study concludes that ignoring the uncertainty obtained in the estimation of the index may result in a misclassification bias when the areas are grouped according to quantiles of the index. In the second methodological study the SANOVA model has been reformulated enabling the introduction of a covariate in the model. Also, this reformulation permits the decomposition of the variance of the studied patterns into the sum of variances of all the model components. Finally, the other studies show the existence of socioeconomic inequalities in total mortality and mortality by specific causes in eleven major Spanish cities. In addition, for ischemic heart disease these inequalities appear to increase slightly over time.

Esta tesis se integra dentro del proyecto de investigación SOCOTE, financiado por el CICYT con referencia DPI2002-04342-C05-5, titulado "Diseño e implementación de un sistema de ayuda a la toma de decisiones para la gestión de la empresa", que se ha llevado a cabo en el Grupo de Investigación ITIO del Departamento de Organización de Empresas, e INECO (Centro de Ingeniería Económica) de la Universidad Politécnica de Valencia, en colaboración con AITEX (Asociación de industrias del textil), el ITI (Instituto de Tecnología Informática), CONFEVAL (Confederación de Cooperativas de Valencia), y la Federación de Cajas Rurales de la Comunidad Valenciana. También participan la Universidad de Murcia, la Universidad de Cantabria, y la Universidad Politécnica de Cataluña. Esta investigación en particular desarrolla una herramienta de autoevaluación, basada en el Cuadro de Mando Integral y en una adaptación para pymes del Modelo EFQM de Excelencia¿, con la finalidad de identificar factores críticos y servir de ayuda a la toma de decisiones en la gestión de procesos. Es continuación de anteriores investigaciones para facilitar el autodiagnóstico en pymes sobre variables causa (Liderazgo, Estrategia y Planificación, Calidad de la Dirección Comercial, Gestión del Personal, Gestión de Recursos, Gestión de la Información, y Sistemas de Calidad y Procesos) y variables resultado (Satisfacción del Cliente, Satisfacción de la Dirección Comercial, Satisfacción del Personal, Resultados en la Sociedad, y Resultados Comerciales y Empresariales). Se ha realizado una revisión bibliográfica sobre modelos y trabajos precedentes, adaptando la investigación a entidades financieras. El trabajo de campo se ha realizado mediante un sistema automatizado por Internet, que han utilizado 25 entidades. Esta herramienta proporciona de forma inmediata el diagnóstico de la entidad tanto en las perspectivas del Cuadro de Mando Integral como del Modelo EFQM de Excelencia¿. Se han contrastado hipótesis de / Martínez-Vilanova Martínez, AM. (2008). Modelo de evaluación y diagnosis de excelencia en la gestión, basado en el cuadro de mando integral y el modelo EFQM de excelencia. Aplicación a las cajas rurales [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/3791 / Palancia

La presente tesis doctoral surge ante la necesidad creciente por parte de la mayoría de empresas, y en especial (pero no únicamente) aquellas dentro de los sectores farmacéu-tico, químico, alimentación y bioprocesos, de aumentar la flexibilidad en su rango ope-rativo para reducir los costes de fabricación, manteniendo o mejorando la calidad del producto final obtenido. Para ello, esta tesis se centra en la aplicación de los conceptos del Quality by Design para la aplicación y extensión de distintas metodologías ya exis-tentes y el desarrollo de nuevos algoritmos que permitan la implementación de herra-mientas adecuadas para el diseño de experimentos, el análisis multivariante de datos y la optimización de procesos en el ámbito del diseño de mezclas, pero sin limitarse ex-clusivamente a este tipo de problemas. Parte I - Prefacio, donde se presenta un resumen del trabajo de investigación realiza-do y los objetivos principales que pretende abordar y su justificación, así como una introducción a los conceptos más importantes relativos a los temas tratados en partes posteriores de la tesis, tales como el diseño de experimentos o diversas herramientas estadísticas de análisis multivariado. Parte II - Optimización en el diseño de mezclas, donde se lleva a cabo una recapitu-lación de las diversas herramientas existentes para el diseño de experimentos y análisis de datos por medios tradicionales relativos al diseño de mezclas, así como de algunas herramientas basadas en variables latentes, tales como la Regresión en Mínimos Cua-drados Parciales (PLS). En esta parte de la tesis también se propone una extensión del PLS basada en kernels para el análisis de datos de diseños de mezclas, y se hace una comparativa de las distintas metodologías presentadas. Finalmente, se incluye una breve presentación del programa MiDAs, desarrollado con la finalidad de ofrecer a sus usuarios la posibilidad de comparar de forma sencilla diversas metodologías para el diseño de experimentos y análisis de datos para problemas de mezclas. Parte III - Espacio de diseño y optimización a través del espacio latente, donde se aborda el problema fundamental dentro de la filosofía del Quality by Design asociado a la definición del llamado 'espacio de diseño', que comprendería todo el conjunto de posibles combinaciones de condiciones de proceso, materias primas, etc. que garanti-zan la obtención de un producto con la calidad deseada. En esta parte también se trata el problema de la definición del problema de optimización como herramienta para la mejora de la calidad, pero también para la exploración y flexibilización de los procesos productivos, con el objeto de definir un procedimiento eficiente y robusto de optimiza-ción que se adapte a los diversos problemas que exigen recurrir a dicha optimización. Parte IV - Epílogo, donde se presentan las conclusiones finales, la consecución de objetivos y posibles líneas futuras de investigación. En esta parte se incluyen además los anexos. / Aquesta tesi doctoral sorgeix davant la necessitat creixent per part de la majoria d'em-preses, i especialment (però no únicament) d'aquelles dins dels sectors farmacèutic, químic, alimentari i de bioprocessos, d'augmentar la flexibilitat en el seu rang operatiu per tal de reduir els costos de fabricació, mantenint o millorant la qualitat del producte final obtingut. La tesi se centra en l'aplicació dels conceptes del Quality by Design per a l'aplicació i extensió de diferents metodologies ja existents i el desenvolupament de nous algorismes que permeten la implementació d'eines adequades per al disseny d'ex-periments, l'anàlisi multivariada de dades i l'optimització de processos en l'àmbit del disseny de mescles, però sense limitar-se exclusivament a aquest tipus de problemes. Part I- Prefaci, en què es presenta un resum del treball de recerca realitzat i els objec-tius principals que pretén abordar i la seua justificació, així com una introducció als conceptes més importants relatius als temes tractats en parts posteriors de la tesi, com ara el disseny d'experiments o diverses eines estadístiques d'anàlisi multivariada. Part II - Optimització en el disseny de mescles, on es duu a terme una recapitulació de les diverses eines existents per al disseny d'experiments i anàlisi de dades per mit-jans tradicionals relatius al disseny de mescles, així com d'algunes eines basades en variables latents, tals com la Regressió en Mínims Quadrats Parcials (PLS). En aquesta part de la tesi també es proposa una extensió del PLS basada en kernels per a l'anàlisi de dades de dissenys de mescles, i es fa una comparativa de les diferents metodologies presentades. Finalment, s'inclou una breu presentació del programari MiDAs, que ofe-reix la possibilitat als usuaris de comparar de forma senzilla diverses metodologies per al disseny d'experiments i l'anàlisi de dades per a problemes de mescles. Part III- Espai de disseny i optimització a través de l'espai latent, on s'aborda el problema fonamental dins de la filosofia del Quality by Design associat a la definició de l'anomenat 'espai de disseny', que comprendria tot el conjunt de possibles combina-cions de condicions de procés, matèries primeres, etc. que garanteixen l'obtenció d'un producte amb la qualitat desitjada. En aquesta part també es tracta el problema de la definició del problema d'optimització com a eina per a la millora de la qualitat, però també per a l'exploració i flexibilització dels processos productius, amb l'objecte de definir un procediment eficient i robust d'optimització que s'adapti als diversos pro-blemes que exigeixen recórrer a aquesta optimització. Part IV- Epíleg, on es presenten les conclusions finals i la consecució d'objectius i es plantegen possibles línies futures de recerca arran dels resultats de la tesi. En aquesta part s'inclouen a més els annexos. / The present Ph.D. thesis is motivated by the growing need in most companies, and specially (but not solely) those in the pharmaceutical, chemical, food and bioprocess fields, to increase the flexibility in their operating conditions in order to reduce production costs while maintaining or even improving the quality of their products. To this end, this thesis focuses on the application of the concepts of the Quality by Design for the exploitation and development of already existing methodologies, and the development of new algorithms aimed at the proper implementation of tools for the design of experiments, multivariate data analysis and process optimization, specially (but not only) in the context of mixture design. Part I - Preface, where a summary of the research work done, the main goals it aimed at and their justification, are presented. Some of the most relevant concepts related to the developed work in subsequent chapters are also introduced, such as those regarding design of experiments or latent variable-based multivariate data analysis techniques. Part II - Mixture design optimization, in which a review of existing mixture design tools for the design of experiments and data analysis via traditional approaches, as well as some latent variable-based techniques, such as Partial Least Squares (PLS), is provided. A kernel-based extension of PLS for mixture design data analysis is also proposed, and the different available methods are compared to each other. Finally, a brief presentation of the software MiDAs is done. MiDAs has been developed in order to provide users with a tool to easily approach mixture design problems for the construction of Designs of Experiments and data analysis with different methods and compare them. Part III - Design Space and optimization through the latent space, where one of the fundamental issues within the Quality by Design philosophy, the definition of the so-called 'design space' (i.e. the subspace comprised by all possible combinations of process operating conditions, raw materials, etc. that guarantee obtaining a product meeting a required quality standard), is addressed. The problem of properly defining the optimization problem is also tackled, not only as a tool for quality improvement but also when it is to be used for exploration of process flexibilisation purposes, in order to establish an efficient and robust optimization method in accordance with the nature of the different problems that may require such optimization to be resorted to. Part IV - Epilogue, where final conclusions are drawn, future perspectives suggested, and annexes are included. / Palací López, DG. (2018). Quality by Design through multivariate latent structures [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/115489 / TESIS

[EN] In the present doctoral thesis electronic systems of measurement have been developed. As element sensor, they include multiple electrodes of nature electrochemical. Each of the electrodes possesses a not specific sensibility to some of the parameters or chemical compounds of the sample to analyzing. The set of electrodes contribute a series of signs that are analyzed of joint form, this way conclusions of interest are obtained, normally the discrimination of complex samples or the quantification of some of their components. This type of measurement systems is denominated electronic tongues. The systems of measurement developed use sensors of type potentiometric and are constructed by pastes of thick film technology, and also by simple metallic electrodes in pure state. With this method, devices with characteristics of construction simplicity, mechanical robustness, easy handling and low cost are obtained. With the data obtained pattern recognition techniques are applied, such as, Principal Components Analysis (PCA), artificial neuronal networks, predictive techniques (PLS), etc. Several types of applications are developed, first with samples of strong ionic character as they are the natural waters. This way, an analysis of several types of packaged and urban provision waters is made, reaching a good discrimination of the samples by means of analysis PCA. By means of techniques PLS (Partial Least Square) the concentration of present ions in those waters is predicted. The experiences with acuosus dissolutions continue with artificial dissolutions to obtain the discrimination according to the type of anion or cation, concluding that is easier the discrimination of dissolutions with different anion that with different cation, as much in pure as in complex dissolutions. The experiences continue with liquid samples but of more complex nature as it is the wine. This type of samples facilitates to be analyzed by systems of electronic tongue because they are formed by a great amount of components, some in elevated proportion as it is the water and the alcohol, but others in small proportion and that are those that provide the organoleptic characteristics of the wine. The experiences are made first on artificial samples with some chemical characteristics similar to the wine and later with real wines of different type and tonality. A good discrimination of the different samples are obtained. But the most remarkable newness of the analyses with wine is the development of a system of detection of volatile by means of potentiometric sensors, from this form, a system of humid electronic nose is obtained. / [ES] En la presente tesis doctoral se desarrollan sistemas electrónicos de medida que tienen como elemento sensor múltiples electrodos de naturaleza electroquímica. Cada uno de los electrodos posee una sensibilidad no específica ante algunos de los parámetros o compuestos químicos de las muestras a analizar. El conjunto de electrodos aportan una serie de señales que se analizan de forma conjunta, para así obtener conclusiones de interés, normalmente en la discriminación de muestras complejas o la cuantificación de algunos de sus componentes. A este tipo de sistemas de medida se le denominan lenguas electrónicas. Los sistemas de medida desarrollados utilizan sensores de tipo potenciométrico y están construidos con pastas de la tecnología de capa gruesa (Thick-Film), y también por electrodos metálicos simples en estado puro. Con este método se consiguen dispositivos con características de sencillez de construcción, robustez mecánica, fácil manejo y bajo costo. Con las señales obtenidas se aplican técnicas de reconocimiento de patrones, como son el Análisis de Componentes Principales (PCA), redes neuronales artificiales, técnicas predictivas como PLS, etc. Se desarrollan varios tipos de aplicaciones, la primera con muestras de fuerte carácter iónico como son las aguas naturales. De esta forma, se realiza un análisis de varios tipos de aguas envasadas y de suministro urbano, alcanzando una buena discriminación de las muestras por medio de análisis PCA. Por medio de técnicas PLS (Partial Least Square) se predice la concentración de los iones presentes en esas aguas. Las experiencias con disoluciones acuosas continúan con disoluciones artificiales para lograr la discriminación de dichas disoluciones según el tipo de anión o de catión, concluyendo que es más fácil la discriminación de las disoluciones con distintos anión que con distinto catión, tanto en disoluciones puras como en compuestas. Las experiencias siguen con muestras líquidas pero de naturaleza más compleja como es el vino. Este tipo de muestras facilita ser analizadas por sistemas de lenguas electrónicas porque están formados por una gran cantidad de componentes, algunos en proporción elevada como es el agua y el alcohol, pero otros en pequeña proporción que son los que proporcionan las características organolépticas del vino. Las experiencias se realizan primero sobre muestras artificiales con algunas características químicas similares al vino y posteriormente con vinos reales de distinto tipo y tonalidad, consiguen una buena discriminación de las diferentes muestras. Pero la novedad más destacable de los análisis con vino es el desarrollo de un sistema de detección de volátiles por medio de sensores potenciométricos, de esta forma se obtiene un sistema de nariz electrónica húmeda. En el tercer tipo de experiencias se utilizan muestras de alimentos sólidos pero con gran proporción de agua, como son la carne y el pescado. En el caso del pescado, se realiza múltiples experiencias con varios tipos de electrodos metálicos y se comprueba que los que ofrecen un mejor resultado son los electrodos de oro y de plata, en ambos casos con un comportamiento bastante repetitivo. Aprovechando estos fenómenos se realizan una serie de análisis con redes neuronales para al final obtener un sistema que ofrece un análisis cualitativo que permite determinar la conservación del pescado en tres posibles estados: Apto, Dudoso y no Apto. Este análisis se acompaña con experiencias de bioquímicas y microbianas para así correlacionar con las medidas potenciométricas. El último tipo de experiencias es el análisis de lomo de cerdo. Por un lado, también se realizan experiencias para determinar si un sistema multielectrodo formado por múltiples metales es capaz de detectar el deterioro de la carne con el paso del tiempo. Un segundo tipo de análisis consiste en lograr una discriminación de diversas piezas d e lomo curado de cerdo. Estas piezas se diferencian entre si por la distinta composición de sales, tanto de NaCl que es el más habitual en el consumo, como KCl, y CaCl2. Por lo tanto, el desarrollo de los sistemas de lengua y nariz electrónica que se presente en esta memoria puede mejorar el control de calidad de las muestras analizadas, con buenas perspectivas de aplicación en múltiples campos económicos, sobretodo en la industria alimentaria. / [CA] En la present tesi doctoral es desenvolupen sistemes electrònics de mesura que tenen com element sensor múltiples elèctrodes de naturalesa electroquímica. Cadascun dels elèctrodes posseïx una sensibilitat no específica davant alguns dels paràmetres o compostos químics de la mostra a analitzar. El conjunt d'elèctrodes aporten una sèrie de senyals que s'analitzen de forma conjunta, per a així obtenir conclusions d'interès, normalment en la discriminació de mostres complexes o la quantificació d'alguns dels seus components. A aquest tipus de sistemes de mesura se li denominen llengües electròniques. Els sistemes de mesura desenvolupats utilitzen sensors de tipus potenciomètric i estan construïts amb pastes de la tecnologia de capa gruixuda (Thick-Fim), i també per elèctrodes metàl·lics simples en estat pur. Amb aquest mètode s'assoleixen dispositius amb característiques de senzillesa de construcció, robustesa mecànica, fàcil maneig i reduït cost. Amb els senyals obtinguts s'apliquen tècniques de reconeixement de patrons, com són l'Anàlisi de Components Principals (PCA), xarxes neuronals artificials, tècniques predictives com PLS, etc. Es desenvolupen diversos tipus d'aplicacions, la primera amb mostres de fort caràcter iònic com són les aigües naturals. D'aquesta forma, es realitza una anàlisi de diversos tipus d'aigües envasades i de subministrament urbà, arribant a una bona discriminació de les mostres per mitjà d'anàlisi PCA. Amb tècniques PLS (Partial Least Square) es prediu la concentració dels ions presents en aquestes aigües. Les experiències amb dissolucions aquoses continuan amb dissolucions artificials per a assolir la discriminació d'aquestes dissolucions segons el tipus d'anió o de catió, concloent que és més fàcil la discriminació de les dissolucions amb diferents anió que amb diferent catió, tant en dissolucions pures com en compostes. Les experiències segueixen amb mostres líquides però de naturalesa més complexa com és el vi. Aquest tipus de mostres es presta a ser analitzades per sistemes de llengües electròniques perquè estan formats per una gran quantitat de components, alguns en proporció elevada com és l'aigua i l'alcohol, però altres en petita proporció que són els quals proporcionen les característiques organolépticas del vi. Les experiències es realitzen primer sobre mostres artificials amb algunes característiques químiques similars al vi i posteriorment amb vins reals de diferent tipus i tonalitat, aconsegueixen una bona discriminació de les diferents postres. Però la novetat més destacable de les anàlisis amb vi és el desenvolupament d'un sistema de detecció de volàtils per mitjà de sensors potenciomètrics, d'aquesta forma s'obté un sistema de nas electrònic humida. En el tercer tipus d'experiències s'utilitzen mostres d'aliments sòlids però amb gran proporció d'aigua, com són la carn i el peix. En el cas del peix es realitza múltiples experiències amb diversos tipus d'elèctrodes metàl·lics i es comprova que els quals oferixen un millor resultats són els elèctrodes d'or i de plata. En ambdós casos tenien un comportament bastant repetitiu. Aprofitant aquests fenòmens es realitzen una sèrie d'anàlisi amb xarxes neuronals per al final obtenir un sistema que oferix una anàlisi qualitativa que permet determinar la conservació del peix en tres possibles estats: Apte, Dubtós i no Apte. Aquesta anàlisi s'acompanya amb experiències de bioquímicques i microbianes per a així correlacionar amb les mesures potenciomètrics. L'últim tipus d'experiències és l'anàlisi de llom de porc. D'una banda, també es realitzen experiències per a determinar si un sistema multielèctrode format per múltiples metalls és capaç de detectar la deterioració de la carn amb el pas del temps. Un segon tipus d'anàlisi consisteix a assolir una discriminació de diverses peces de llom guarit de porc. Aquestes peces es diferencien entre si per la diferent composició de sals, tant de NaCl que és el més habitual en el consum, com KCl, i CaCl2. Per tant, el desenvolupament dels sistemes de llengua i nas electrònic que es presenti en aquesta memòria pot millorar el control de qualitat de les mostres analitzades, amb bones perspectives d'aplicació en múltiples camps econòmics, fonamentalment a la indústria alimentària. / Gil Sánchez, L. (2007). Diseño de lenguas electrónicas potenciométricas construidas con electrodos metálicos y con tecnología de capa gruesa para análisis de medios complejos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/135954 / TESIS / Premios Extraordinarios de tesis doctorales

La implementació de la Directiva Europea 91/271/CEE referent a tractament d'aigües residuals urbanes va promoure la construcció de noves instal·lacions al mateix temps que la introducció de noves tecnologies per tractar nutrients en àrees designades com a sensibles. Tant el disseny d'aquestes noves infraestructures com el redisseny de les ja existents es va portar a terme a partir d'aproximacions basades fonamentalment en objectius econòmics degut a la necessitat d'acabar les obres en un període de temps relativament curt. Aquests estudis estaven basats en coneixement heurístic o correlacions numèriques provinents de models determinístics simplificats. Així doncs, moltes de les estacions depuradores d'aigües residuals (EDARs) resultants van estar caracteritzades per una manca de robustesa i flexibilitat, poca controlabilitat, amb freqüents problemes microbiològics de separació de sòlids en el decantador secundari, elevats costos d'operació i eliminació parcial de nutrients allunyant-les de l'òptim de funcionament. Molts d'aquestes problemes van sorgir degut a un disseny inadequat, de manera que la comunitat científica es va adonar de la importància de les etapes inicials de disseny conceptual. Precisament per aquesta raó, els mètodes tradicionals de disseny han d'evolucionar cap a sistemes d'avaluació mes complexos, que tinguin en compte múltiples objectius, assegurant així un millor funcionament de la planta. Tot i la importància del disseny conceptual tenint en compte múltiples objectius, encara hi ha un buit important en la literatura científica tractant aquest camp d'investigació. L'objectiu que persegueix aquesta tesi és el de desenvolupar un mètode de disseny conceptual d'EDARs considerant múltiples objectius, de manera que serveixi d'eina de suport a la presa de decisions al seleccionar la millor alternativa entre diferents opcions de disseny. Aquest treball de recerca contribueix amb un mètode de disseny modular i evolutiu que combina diferent tècniques com: el procés de decisió jeràrquic, anàlisi multicriteri, optimació preliminar multiobjectiu basada en anàlisi de sensibilitat, tècniques d'extracció de coneixement i mineria de dades, anàlisi multivariant i anàlisi d'incertesa a partir de simulacions de Monte Carlo. Això s'ha aconseguit subdividint el mètode de disseny desenvolupat en aquesta tesis en quatre blocs principals: (1) generació jeràrquica i anàlisi multicriteri d'alternatives, (2) anàlisi de decisions crítiques, (3) anàlisi multivariant i (4) anàlisi d'incertesa. El primer dels blocs combina un procés de decisió jeràrquic amb anàlisi multicriteri. El procés de decisió jeràrquic subdivideix el disseny conceptual en una sèrie de qüestions mes fàcilment analitzables i avaluables mentre que l'anàlisi multicriteri permet la consideració de diferent objectius al mateix temps. D'aquesta manera es redueix el nombre d'alternatives a avaluar i fa que el futur disseny i operació de la planta estigui influenciat per aspectes ambientals, econòmics, tècnics i legals. Finalment aquest bloc inclou una anàlisi de sensibilitat dels pesos que proporciona informació de com varien les diferents alternatives al mateix temps que canvia la importància relativa del objectius de disseny.El segon bloc engloba tècniques d'anàlisi de sensibilitat, optimització preliminar multiobjectiu i extracció de coneixement per donar suport al disseny conceptual d'EDAR, seleccionant la millor alternativa un cop s'han identificat decisions crítiques. Les decisions crítiques són aquelles en les que s'ha de seleccionar entre alternatives que compleixen de forma similar els objectius de disseny però amb diferents implicacions pel que respecte a la futura estructura i operació de la planta. Aquest tipus d'anàlisi proporciona una visió més àmplia de l'espai de disseny i permet identificar direccions desitjables (o indesitjables) cap on el procés de disseny pot derivar. El tercer bloc de la tesi proporciona l'anàlisi multivariant de les matrius multicriteri obtingudes durant l'avaluació de les alternatives de disseny. Específicament, les tècniques utilitzades en aquest treball de recerca engloben: 1) anàlisi de conglomerats, 2) anàlisi de components principals/anàlisi factorial i 3) anàlisi discriminant. Com a resultat és possible un millor accés a les dades per realitzar la selecció de les alternatives, proporcionant més informació per a una avaluació mes efectiva, i finalment incrementant el coneixement del procés d'avaluació de les alternatives de disseny generades. En el quart i últim bloc desenvolupat en aquesta tesi, les diferents alternatives de disseny són avaluades amb incertesa. L'objectiu d'aquest bloc és el d'estudiar el canvi en la presa de decisions quan una alternativa és avaluada incloent o no incertesa en els paràmetres dels models que descriuen el seu comportament. La incertesa en el paràmetres del model s'introdueix a partir de funcions de probabilitat. Desprès es porten a terme simulacions Monte Carlo, on d'aquestes distribucions se n'extrauen números aleatoris que es subsisteixen pels paràmetres del model i permeten estudiar com la incertesa es propaga a través del model. Així és possible analitzar la variació en l'acompliment global dels objectius de disseny per a cada una de les alternatives, quines són les contribucions en aquesta variació que hi tenen els aspectes ambientals, legals, econòmics i tècnics, i finalment el canvi en la selecció d'alternatives quan hi ha una variació de la importància relativa dels objectius de disseny. En comparació amb les aproximacions tradicionals de disseny, el mètode desenvolupat en aquesta tesi adreça problemes de disseny/redisseny tenint en compte múltiples objectius i múltiples criteris. Al mateix temps, el procés de presa de decisions mostra de forma objectiva, transparent i sistemàtica el perquè una alternativa és seleccionada en front de les altres, proporcionant l'opció que més bé acompleix els objectius marcats, mostrant els punts forts i febles, les principals correlacions entre objectius i alternatives, i finalment tenint en compte la possible incertesa inherent en els paràmetres del model que es fan servir durant les anàlisis. Les possibilitats del mètode desenvolupat es demostren en aquesta tesi a partir de diferents casos d'estudi: selecció del tipus d'eliminació biològica de nitrogen (cas d'estudi # 1), optimització d'una estratègia de control (cas d'estudi # 2), redisseny d'una planta per aconseguir eliminació simultània de carboni, nitrogen i fòsfor (cas d'estudi # 3) i finalment anàlisi d'estratègies control a nivell de planta (casos d'estudi # 4 i # 5). / The implementation of EU Directive 91/271/EEC concerning urban wastewater treatment promoted the construction of new facilities and the introduction of nutrient removal technologies in areas designated as sensitive. The need to build at a rapid pace imposed economically sound approaches for the design of the new infrastructures and the retrofit of the existing ones. These studies relied exclusively on the use of heuristic knowledge and numerical correlations generated from simplified activated sludge models. Hence, some of the resulting wastewater treatment plants (WWTPs) were characterized by a lack of robustness and flexibility, bad controller performance, frequent microbiology-related solids separation problems in the secondary settler, high operating and maintenance costs and/or partial nutrient removal, which made their performance far from optimal. Most of these problems arose because of inadequate design, making the scientific community aware of the crucial importance of the conceptual design stage. Thus, these traditional design approaches should turn into more complex assessment methods in order to conduct integrated assessments taking into account a multiplicity of objectives an hence ensuring a correct plant performance. Despite the importance of this fact only a few methods in the literature addressed the systematic evaluation of conceptual WWTP design alternatives using multiple objectives. Yet, the decisions made during this stage are of paramount importance in determining the future plant structure and operation. The main objective pursued in this thesis targets the development of a systematic conceptual design method for WWTP using multiple objectives, which supports decision making when selecting the most desirable option amongst several generated alternatives. This research work contributes with a modular and evolutionary approach combining techniques from different disciplines such as: a hierarchical decision approach, multicriteria decision analysis, preliminary multiobjective optimization using sensitivity functions, knowledge extraction and data mining techniques, multivariate statistical techniques and uncertainty analysis using Monte Carlo simulations. This is accomplished by dividing the design method into 4 different blocks: (1) hierarchical generation and multicriteria evaluation of the design alternatives, (2) analysis of critical decisions, (3) multivariate analysis and, finally, (4) uncertainty analysis. The first block of the proposed method, supports the conceptual design of WWTP combining a hierarchical decision approach with multicriteria analysis. The hierarchical decision approach breaks down the conceptual design into a number of issues that are easier to analyze and to evaluate while the multicriteria analysis allows the inclusion of different objectives at the same time. Hence, the number of alternatives to evaluate is reduced while the future WWTP design and operation is greatly influenced by environmental, technical, economical and legal aspects. Also, the inclusion of a sensitivity analysis facilitates the study of the variation of the generated alternatives with respect to the relative importance of the objectives. The second block, analysis of critical decisions, is tackled with sensitivity analysis, preliminary multiobjective optimization and knowledge extraction to assist the designer during the selection of the best alternative amongst the most promising alternatives i.e. options with a similar overall degree of satisfaction of the design objectives but with completely different implications for the future plant design and operation. The analysis provides a wider picture of the possible design space and allows the identification of desirable (or undesirable) WWTP design directions in advance.The third block of the proposed method, involves the application of multivariate statistical techniques to mine the complex multicriteria matrixes obtained during the evaluation of WWTP alternatives. Specifically, the techniques used in this research work are i) cluster analysis, ii) principal component/factor analysis, and iii) discriminant analysis. As a result, there is a significant improvement in the accessibility of the information needed for effective evaluation of WWTP alternatives, yielding more knowledge than the current evaluation methods to finally enhance the comprehension of the whole evaluation process. In the fourth and last block, uncertainty analysis of the different alternatives is further applied. The objective of this tool is to support the decision making when uncertainty on the model parameters used to carry out the analysis of the WWTP alternatives is either included or not. The uncertainty in the model parameters is introduced, i.e input uncertainty, characterising it by probability distributions. Next, Monte Carlo simulations are run to see how those input uncertainties are propagated through the model and affect the different outcomes. Thus, it is possible to study the variation of the overall degree of satisfaction of the design objectives, the contributions of the different objectives in the overall variance to finally analyze the influence of the relative importance of the design objectives during the selection of the alternatives. Thus, in comparison with the traditional approaches the conceptual design method developed in this thesis addresses design/redesign problems with respect to multiple objectives and multiple performance measures. Also, it includes a more reliable decision procedure that shows in a systematic, objective and transparent fashion the rationale way a certain alternative is selected and not the others. The decision procedure provides to the designer/decision maker with the alternative that best fulfils the defined objectives, showing its main advantages and weaknesses, the different correlations between the alternatives and evaluation criteria and dealing with the uncertainty prevailing in some of the model parameters used during the analysis. A number of case studies, selection of biological nitrogen removal process (case study #1), optimization of the setpoints in two control loops (case study #2), redesign to achieve simultaneous organic carbon, nitrogen and phosphorus removal (case study #3) and evaluation of control strategies at plant wide level (case studies #4 and #5), are used to demonstrate the capabilities of the conceptual design method.

[ES] La presente tesis doctoral está dedicada a estudiar, desarrollar y aplicar metodologías basadas en datos, fundamentadas en modelos estadísticos multivariantes de variables latentes, para abordar el paradigma del aprendizaje científico en el entorno de la Industria 4.0. Se pone especial énfasis en los modelos causales basados en variables latentes que utilizan tanto datos provenientes de un diseño de experimentos como, principalmente, datos provenientes del proceso de producción diario, es decir, datos históricos. La tesis está estructurada en cinco partes. La primera parte discute el paradigma del aprendizaje científico en el entorno de la Industria 4.0. Se destacan los objetivos de la tesis. Además, se presenta una descripción exhaustiva de los modelos basados en variables latentes, sobre los cuales se fundamentan las metodologías novedosas propuestas en esta tesis. En la segunda parte, se presentan las novedosas aportaciones metodológicas. En primer lugar, se muestra el potencial de PLS para analizar datos del DOE, con o sin datos faltantes. Posteriormente, el potencial de los modelos causales basados en variables latentes se centra en definir el espacio de diseño de la materia prima que proporciona garantía de calidad con un cierto nivel de confianza para los atributos críticos de calidad, junto con el desarrollo de un nuevo índice de capacidad multivariante basado en el espacio latente para clasificar y seleccionar proveedores para una materia prima particular utilizada en un proceso de fabricación. La tercera parte pretende abordar aplicaciones novedosas mediante modelos causales basados en variables latentes utilizando datos históricos. En primer lugar, se trata de su aplicación en el ámbito sanitario: la Pandemia COVID-19. En este contexto, se utiliza el uso de modelos basados en variables latentes para desarrollar una alternativa a los ensayos clínicos controlados con placebo. Luego, se utilizan modelos basados en variables latentes para optimizar procesos en el marco de aplicaciones industriales. La cuarta parte presenta una interfaz gráfica de usuario desarrollada en código Python que integra los métodos desarrollados con el objetivo de ser autoexplicativa y fácil de usar. Finalmente, la última parte discute la relevancia de esta disertación, incluyendo propuestas que merecen mayor investigación. / [CA] Aquesta tesi doctoral està dedicada a estudiar, desenvolupar i aplicar metodologies basades en dades, fonamentades en models estadístics multivariants de variables latents, per abordar el paradigma de l'aprenentatge científic a l'entorn de la Indústria 4.0. Es posa un èmfasi especial en els models causals basats en variables latents que utilitzen tant; dades provinents d'un disseny d'experiments com, principalment, dades provinents del procés de producció diari, és a dir, dades històriques. La tesi està estructurada en cinc parts. A la primera part es discuteix el paradigma de l'aprenentatge científic a l'entorn de la Indústria 4.0. Es destaquen els objectius de la tesi. A més, es presenta una descripció exhaustiva dels models basats en variables latents, sobre els quals es fonamenten les noves metodologies proposades en aquesta tesi. A la segona part, es presenten les noves aportacions metodològiques. En primer lloc, es mostra el potencial de PLS per analitzar dades del DOE, amb dades faltants o sense aquestes. Posteriorment, el potencial dels models causals basats en variables latents se centra a definir l'espai de disseny de la matèria prima que proporciona garantia de qualitat amb un cert nivell de confiança per als atributs crítics de qualitat, juntament amb el desenvolupament d'un nou índex de capacitat multivariant basat en l'espai latent per a classificar i seleccionar proveïdors per a una primera matèria particular utilitzada en un procés de fabricació. La tercera part pretén abordar aplicacions noves mitjançant models causals basats en variables latents utilitzant dades històrques. En primer lloc, es tracta de la seva aplicació a l'àmbit sanitari: la Pandèmia COVID-19. En aquest context, es fa servir l'ús de models basats en variables latents per desenvolupar una alternativa als assaigs clínics controlats amb placebo. Després s'utilitzen models basats en variables latents per optimitzar processos en el marc d'aplicacions industrials. La quarta part presenta una interfície gràfica d'usuari desenvolupada en codi Python que integra els mètodes desenvolupats amb l'objectiu de ser autoexplicativa i fàcil d'usar. Finalment, l'última part discuteix la rellevància d'aquesta dissertació, incloent-hi propostes que mereixen més investigació. / [EN] The present Ph.D. thesis is devoted to studying, developing, and applying data-driven methodologies, based on multivariate statistical models of latent variables, to address the scientific learning paradigm in the Industry 4.0 environment. Particular emphasis is placed on causal latent variable-based models using both data coming from a planned design of experiments and, mainly, data coming from the daily production process, namely happenstance data. The dissertation is structured in five parts. The first part discusses the scientific learning paradigm in the Industry 4.0 environment. The objectives of the thesis are highlighted. In addition to that, a comprehensive description of latent variable-based models is presented, on which the novel methodologies proposed in this thesis are founded. In the second part, the novel methodological contributions are presented. Firstly, the potential of PLS to analyze data from DOE, with or without missing runs is illustrated. Then, the potential of causal latent variable-based models is concentrated on defining the raw material design space providing assurance of quality with a certain confidence level for the critical to quality attributes, jointly with the development of a novel latent space-based multivariate capability index to rank and select suppliers for a particular raw material used in a manufacturing process. The third part aims to address novel applications by means of causal latent variable-based models using happenstance data. First, it concerns a health application: the Pandemic COVID-19. In this context, the use of latent variable-based models is applied to develop an alternative to placebo-controlled clinical trials. Then, latent variable-based models are used to optimize processes within the framework of industrial applications. The fourth part introduces a graphical user interface developed in Python code that integrates the developed methods with the aim of being self-explanatory and user-friendly. Finally, the last part discusses the relevance of this dissertation, including proposals that deserve further research. / Borràs Ferrís, J. (2023). Causal latent space-based models for scientific learning in Industry 4.0 [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/198993

Como consecuencia del incremento de los problemas de eutrofización en ríos, lagos y costas, se ha producido en las últimas décadas un notable aumento del interés por la eliminación de nutrientes en las aguas residuales previamente a su vertido en los sistemas naturales. Inicialmente, la eliminación de la materia orgánica y el nitrógeno presente en el agua residual se realizaba por medio de procesos biológicos mientras que el fósforo se eliminaba mediante procesos químicos. Sin embargo, las ventajas que presenta la eliminación biológica de fósforo han contribuido a que gradualmente este proceso haya sido implantado cada vez en más estaciones depuradoras de aguas residuales (EDARs). El control de un proceso tan complejo como es el tratamiento de las aguas residuales con eliminación biológica de fósforo, exige conocer las variables de calidad que definen la eficacia del mismo (concentración de ortofosfatos, de amonio, demanda química de oxígeno, ...). Los métodos existentes para la medición de estas variables en tiempo real suponen fuertes inversiones y elevados costes de mantenimiento. Por otro lado, existen otras variables (variables de proceso: pH, conductividad, ...) que se pueden medir en tiempo real por medio de sensores robustos, de bajo coste y que requieren poco mantenimiento, pero que no suministran de forma directa información del funcionamiento del proceso. El elevado número de variables de proceso que actualmente se registran en tiempo real en EDARs modernas, hace necesaria la utilización de técnicas que permitan extraer la información contenida en la gran cantidad de datos registrados. El objetivo principal de la presente tesis ha sido estudiar las posibilidades de utilización de las variables de proceso para obtener información acerca de la evolución de las variables de calidad, así como sobre la evolución del proceso a lo largo del tiempo, mediante la aplicación de métodos estadísticos multivariantes. De esta forma, se pretende detectar cualquier ano / Aguado García, D. (2005). Aplicación de métodos estadísticos multivariantes para la modelación y la monitorización de un reactor discontinuo secuencial para el tratamiento de aguas residuales [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1910 / Palancia

[ES] Esta tesis, desarrollada bajo una beca de formación de personal investigador de la Universitat Politècnica de València, tiene como objetivo proponer y aplicar metodologías de Statistical Machine Learning en contextos de Ingeniería Biomédica. Este concepto pretende aunar el uso de modelos de aprendizaje automático junto con la búsqueda de comprensión e interpretabilidad clásica del razonamiento estadístico, dando lugar a soluciones tecnológicas de problemas biomédicos que no pasen únicamente por el objetivo de optimizar el desempeño predictivo de los modelos. Para ello, se han dibujado dos objetivos principales que vertebran además el documento: proponer metodologías novedosas dentro del paraguas del Statistical Machine Learning, y aplicar soluciones a problemas biomédicos reales manteniendo esta filosofía en mente. Estos objetivos se han materializado en contribuciones metodológicas para la simulación de valores atípicos y la imputación de datos faltantes en presencia de datos atípicos, y en contribuciones aplicadas a casos reales para la mejora de procesos de atención médica, la mejora en el diagnóstico y pronóstico de enfermedades, y la estandarización de procedimientos de medición en entornos biotecnológicos. Dichas contribuciones se han artículado en capítulos correspondientes a las dos partes principales ya mencionadas. Finalmente, las conclusiones y líneas futuras cierran el documento, recalcando los mensajes principales de las contribuciones de la tesis doctoral en general, y sentando además las bases para líneas futuras que se han dibujado a consecuencia del trabajo realizado a lo largo del doctorado. / [CA] Aquesta tesi, desenvolupada sota una beca de formació de personal investigador de la Universitat Politècnica de València, té com a objectiu proposar i aplicar metodologies de Statistical Machine Learning en contextos d'Enginyeria Biomèdica. Aquest concepte pretén unir l'ús de models d'aprenentatge automàtic juntament amb la cerca de comprensió i interpretació clàssica del raonament estadístic, donant lloc a solucions tecnològiques de problemes biomèdics que no passen únicament per l'objectiu d'optimitzar el rendiment predictiu dels models. Per a això, s'han dibuixat dos objectius principals que vertebren a més el document: proposar metodologies noves dins del paraigua del Statistical Machine Learning, i aplicar solucions a problemes biomèdics reals mantenint aquesta filosofia en ment. Aquests objectius s'han materialitzat en contribucions metodològiques per a la simulació de valors atípics i la imputació de dades mancants en presència de valors atípics, i en contribucions aplicades a casos reals per a la millora de processos d'atenció mèdica, la millora en el diagnòstic i pronòstic de malalties, i l'estandardització de procediments de mesurament en entorns biotecnològics. Aquestes contribucions s'han articulat en capítols corresponents a les dues parts principals ja esmentades. Finalment, les conclusions i línies futures tanquen el document, recalant els missatges principals de les contribucions, de la tesi doctoral en general, i assentant a més les bases per a línies futures que s'han dibuixat com a consequència del treball realitzat al llarg del doctorat. / [EN] This thesis, developed under a research personnel formation grant from the Universitat Politècnica de València, aims to propose and apply methodologies of Statistical Machine Learning in Biomedical Engineering contexts. This concept seeks to combine machine learning models with the classic understanding and interpretability of statistical reasoning, resulting in technological solutions for biomedical problems that go beyond solely optimizing the predictive performance of models. To achieve this, two main objectives have been outlined, which also structure the document: proposing novel methodologies within the umbrella of Statistical Machine Learning and applying solutions to real biomedical problems while keeping this philosophy in mind. These objectives have materialized into methodological contributions for simulating outliers and imputing missing data in the presence of outliers and applied contributions to real cases for improving healthcare processes, enhancing disease diagnosis and prognosis, and standardizing measurement procedures in biotechnological environments. These contributions are articulated in chapters corresponding to the aforementioned two main parts. Finally, the conclusions and future lines of research conclude the document, reiterating the main messages of the contributions and the overall doctoral thesis and laying the groundwork for future lines of inquiry stemming from the work conducted throughout the doctorate. / González Cebrián, A. (2024). Statistical Machine Learning in Biomedical Engineering [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203529