Este estudio tiene como objetivo evaluar el futuro de los casos confirmados de Covid-19 en el Perú, utilizando el modelo de regresión no lineal de Gompertz. Los datos utilizados están basados en los informes oficiales del Ministerio de Salud del Perú (MINSA). El valor acumulado de casos fatales fue sometido a un análisis interactivo por el método de mínimos cuadrados no lineales para proyectar el modelo. A partir de la derivada de primer orden del modelo predictivo fue obtenido la curva de casos fatales diarios. Usando la tasa de letalidad como proporción entre infectados y casos fatales, además del desfase promedio de días entre estos, fue posible estimar la curva epidémica. Por el momento, el modelo predictivo sugiere que el Perú estaría en un descenso lento de la curva epidémica, distanciandose del pico de contagios por día. Asimismo, se observó una tendencia de alcanzar unos 550 mil infectados y unos 19 mil fallecidos hasta fines del año 2020. Las predicciones de los modelos matemáticos pueden variar con la actualización periódica de datos, predicciones actualizadas serán publicadas en www.yupay-dynamic.com

Si bien el modelo elástico tradicional de la parte mecánica de un altavoz de radiación directa, consistente en un sistema masa-resorte-amortiguador, es ampliamente utilizado en aplicaciones electroacústicas debido a su simplicidad y aceptable concordancia (para fines prácticos) con datos experimentales, existen características en el comportamiento del altavoz que dicho modelo no reproduce. Una de esas características, relacionada al fenómeno de creep que presenta la suspensión mecánica viscoelástica de los altavoces, es el incremento de los valores de la resistencia mecánica en el rango de las frecuencias bajas. El presente trabajo presenta un modelo viscoelástico de la parte mecánica de un altavoz de radiación directa y muestra como este resulta ser un modelo más completo respecto al modelo elástico tradicional al reproducir el mencionado comportamiento del altavoz asociado a la presencia del creep. Este resultado comparativo se valida mediante el ajuste del modelo a las curvas de datos experimentales obtenidos de la medición de distintos altavoces. El método de Levenberg–Marquardt, empleado para el ajuste del modelo por mínimos cuadrados no lineales, es estudiado con detalle.

La parte final en el proceso de la evaluación de un frente de onda, tanto en un proceso de taller como en un consultorio oftalmológico, es la reconstrucción del frente de onda. En el trabajo se implementará un ajuste modal por medio de la técnica de mínimos cuadrados, utilizando los polinomios de Zernike. Las técnicas matemáticas son desarrolladas en MATLAB. Para la prueba se ajustan polinomios simulados, obteniendose un buen ajuste de caracter visual. Finalmente se presentan propuestas para la verificación experimental de este trabajo.

Se propusieron varias metodologías para analizar datos longitudinales (en forma univariante, mediante MANOVA, en curvas de crecimiento y bajo respuesta no normal mediante modelos lineales generalizados) usando distancias entre observaciones (o individuos) con respecto a las variables explicativas con variables respuesta de tipo continuo. En todas las metodologías propuestas al agregar más componentes de la matriz de coordenadas principales se encuentra que se gana en las predicciones con respecto a los modelos clásicos. Por lo cual resulta ser una metodología alternativa frente a la clásica para realizar predicciones. Se probó que el modelo MANOVA con DB y la aproximación univariante longitudinal con DB generan resultados tan robustos como la aproximación de MANOVA clásica y univariante clásica para datos longitudinales, haciendo uso en la aproximación clásica de máxima verosimilitud restringida y mínimos cuadrados ponderados bajo condiciones de normalidad. Los parámetros del modelo univariante con DB fueron estimados por el método de máxima verosimilitud restringida y por mínimos cuadrados generalizados. Para la aproximación MANOVA con DB se uso mínimos cuadrados bajo condiciones de normalidad. Además, se presentó como realizar inferencia sobre los parámetros involucrados en el modelo para muestras grandes. Se explicó también una metodología para analizar datos longitudinales mediante modelos lineales generalizados con distancias entre observaciones con respecto a las variables explicativas, donde se encontraron resultados similares a la metodología clásica y la ventaja de poder modelar datos de respuesta continua no normal en el tiempo. Inicialmente, se presenta el modelo propuesto, junto con las ideas principales que dan su origen, se realiza la estimación de parámetros y el contraste de hipótesis. La estimación se hace aplicando la metodología de ecuaciones de estimación generalizada (EEG). Por medio de una aplicación en cada capítulo se ilustraron las metodologías propuestas. Se ajusto el modelo, se obtuvo la estimación de los diferentes parámetros involucrados, se realizó la inferencia estadística del modelo propuesto y la validación del modelo propuesto. Pequeñas diferencias del método DB con respecto al clásico fueron encontradas en el caso de datos mixtos, especialmente en muestras pequeñas de tamaño 50, resultado obtenido de la simulación. Mediante simulación para algunos tamaños de muestra se encontró que el modelo ajustado DB produce mejores predicciones en comparación con la metodología tradicional para el caso en que las variables explicativas sean mixtas utilizando la distancia de Gower. En tamaños de muestras pequeñas 50, independiente del valor de la correlación, las estructuras de autocorrelación, la varianza y el número de tiempos, usando los criterios de información Akaike y Bayesiano (AIC y BIC). Además, para muestras pequeñas de tamaño 50 se encuentra más eficiente (eficiencia mayor a 1) el método DB en comparación con el método clásico, bajo los diferentes escenarios considerados. Otro resultado importante es que el método DB presenta mejor ajuste en muestras grandes (100 y 200), con correlaciones altas (0.5 y 0.9), varianza alta (50) y mayor número de mediciones en el tiempo (7 y 10). Cuando las variables explicativas son solamente de tipo continuo o categórico o binario, se probó que las predicciones son las mismas con respecto al método clásico. Adicionalmente, se desarrollaron los programas en el software R para el análisis de este tipo de datos mediante la metodología clásica y por distancias DB para las diferentes propuestas en cada uno de los capítulos de la tesis, los cuales se anexan en un CD dentro de la tesis. Se esta trabajando en la creación de una librería en R con lo ya programado, para que todos los usuarios tengan acceso a este tipo de análisis. Los métodos propuestos tienen la ventaja de poder hacer predicciones en el tiempo, se puede modelar la estructura de autocorrelación, se pueden modelar datos con variables explicativas mixtas, binarias, categóricas o continuas, y se puede garantizar independencia en las componentes de la matriz de coordenadas principales mientras que con las variables originales no se puede garantizar siempre independencia. Por último, el método propuesto produce buenas predicciones para estimar datos faltantes, ya que al agregar una o más componentes en el modelo con respecto a las variables explicativas originales de los datos, se puede mejorar el ajuste sin alterar la información original y por consiguiente resulta ser una buena alternativa para el análisis de datos longitudinales y de gran utilidad para investigadores cuyo interés se centra en obtener buenas predicciones. / LONGITUDINAL AND MULTIVARIATE DATA ANALYSIS THROUGH DISTANCES WITH GENERALIZED LINEAR MODELS We are introducing new methodologies for the analysis of longitudinal data with continuous responses (univariate, multivariate for growth curves and with non-normal response using generalized linear models) based on distances between observations (or individuals) on the explicative variables. In all cases, after adding new components of the principal coordinate matrix, we observe a prediction improvement with respect to the classic models, thus providing an alternative prediction methodology to them. It was proven that both the distance based MANOVA model and the univariate longitudinal models are as robust as the classical counterparts using restricted maximum likelihood and weighted minimum squares under normality assumptions. The parameters of the distance based univariate model were estimated using restricted maximum likelihood and generalized minimum squares. For the distance based MANOVA we used minimum squares under normality conditions. We also showed how to perform inference on the model parameters on large samples. We indicated a methodology for the analysis of longitudinal data using generalized linear models and distances between the explanatory variables, where the results were similar to the classical approach. However, our approach allowed us to model continuous, non-normal responses in the time. As well as presenting the model and the motivational ideas, we indicate how to estimate the parameters and hypothesis test on them. For this purpose we use generalized estimating equations (EEG). We present an application case in each chapter for illustration purposes. The models were fit and validated. After performing some simulations, we found small differences in the distance based method with respect to the classical one for mixed data, particularly in the small sample setting (about 50 individuals). Using simulation we found that for some sample sizes, the distance based models improve the traditional ones when explanatory variables are mixed and Gower distance is used. This is the case for small samples, regardless of the correlation, autocorrelation structure, the variance, and the number of periods when using both the Akaike (AIC) and Bayesian (BIC) Information Criteria. Moreover, for these small samples, we found greater efficiency (>1) in our model with respect to the classical one. Our models also provide better fits in large samples (100 or 200) with high correlations (0.5 and 0.9), high variance (50) and larger number of time measurements (7 and 10). We proved that the new and the classical models coincide when explanatory variables are all either continuous or categorical (or binary). We also created programs in R for the analysis of the data considered in the different chapters of this thesis in both models, the classical and the newly proposed one, which are attached in a CD. We are currently working to create a public, accessible R package. The main advantages of these methods are that they allow for time predictions, the modelization of the autocorrelation structure, and the analysis of data with mixed variables (continuous, categorical and binary). In such cases, as opposed to the classical approach, the independency of the components principal coordinate matrix can always be guaranteed. Finally, the proposed models allow for good missing data estimation: adding extra components to the model with respect to the original variables improves the fit without changing the information original. This is particularly important in the longitudinal data analysis and for those researchers whose main interest resides in obtaining good predictions.

El sector textil y las herramientas de Control Estadístico de la Calidad han evolucionado con las distintas revoluciones industriales. El nivel tecnológico de muchas empresas del sector es muy elevado pero en cambio el uso de técnicas Estadísticas es muy reducido, considerándose a menudo de gran dificultad, innecesarias y cuyos costos son elevados. La tesis que se presenta se plantea como objetivo romper con esta forma de pensar y demostrar algunas de las ventajas que puede aportar el uso de la Estadística para tomar decisiones y mejorar la calidad de productos y procesos. Para alcanzar este objetivo, se hace un breve repaso al grado de utilización de la ciencia en el sector, sobre todo en algunas comarcas de la Comunidad Valenciana en las que se centrarán las propuestas después realizadas. Esta indagación proporciona las claves necesarias para encaminar la investigación hacia dos tipos de productos diferentes, por un lado, los de hogar que son los que tradicionalmente se producen en la zona, y por otro, los técnicos que representan una oportunidad de innovación. La primera propuesta se realiza con la intención de dotar de mayor valor añadido a los productos tradicionales, mediante la incorporación de un sistema de Control de la Calidad de sus características sensoriales. Utilizando algunas técnicas de Análisis Sensorial se quiere controlar la calidad del artículo en el proceso de producción, así como definir las características sensoriales que lo caractericen y lo pueden distinguir de sus competidores. Esta propuesta se aplica a la manta para cama. La segunda propuesta quiere facilitar la innovación en materiales técnicos, aportando las herramientas necesarias para la realización de la experimentación de forma sistemática y ordenada, para poder analizar y tomar las decisiones de forma más objetiva y eficiente. Se aplica a aquellos productos técnicos que se realicen mediante la mezcla de diferentes tipos de fibras. El caso estudio consiste en optimizar la Napa obte / Miró Martínez, P. (2005). Técnicas estadísticas para el control y la mejora de la calidad en el sector textil: aplicación en la manta y la napa termofusionada [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1991 / Palancia

[ES] De acuerdo con las regulaciones europeas y muchos estudios científicos, es necesario monitorear y analizar las condiciones microclimáticas en museos o edificios, para preservar las obras de arte en ellos. Con el objetivo de ofrecer herramientas para el monitoreo de las condiciones climáticas en este tipo de edificios, en esta tesis doctoral se propone una nueva metodología estadística para clasificar series temporales de parámetros climáticos como la temperatura y humedad relativa. La metodología consiste en aplicar un método de clasificación usando variables que se computan a partir de las series de tiempos. Los dos primeros métodos de clasificación son versiones conocidas de métodos sparse PLS que no se habían aplicado a datos correlacionados en el tiempo. El tercer método es una nueva propuesta que usa dos algoritmos conocidos. Los métodos de clasificación se basan en diferentes versiones de un método sparse de análisis discriminante de mínimos cuadra- dos parciales PLS (sPLS-DA, SPLSDA y sPLS) y análisis discriminante lineal (LDA). Las variables que los métodos de clasificación usan como input, corresponden a parámetros estimados a partir de distintos modelos, métodos y funciones del área de las series de tiempo, por ejemplo, modelo ARIMA estacional, modelo ARIMA- TGARCH estacional, método estacional Holt-Winters, función de densidad espectral, función de autocorrelación (ACF), función de autocorrelación parcial (PACF), rango móvil (MR), entre otras funciones. También fueron utilizadas algunas variables que se utilizan en el campo de la astronomía para clasificar estrellas. En los casos que a priori no hubo información de los clusters de las series de tiempos, las dos primeras componentes de un análisis de componentes principales (PCA) fueron utilizadas por el algoritmo k- means para identificar posibles clusters de las series de tiempo. Adicionalmente, los resultados del método sPLS-DA fueron comparados con los del algoritmo random forest. Tres bases de datos de series de tiempos de humedad relativa o de temperatura fueron analizadas. Los clusters de las series de tiempos se analizaron de acuerdo a diferentes zonas o diferentes niveles de alturas donde fueron instalados sensores para el monitoreo de las condiciones climáticas en los 3 edificios.El algoritmo random forest y las diferentes versiones del método sparse PLS fueron útiles para identificar las variables más importantes en la clasificación de las series de tiempos. Los resultados de sPLS-DA y random forest fueron muy similares cuando se usaron como variables de entrada las calculadas a partir del método Holt-Winters o a partir de funciones aplicadas a las series de tiempo. Aunque los resultados del método random forest fueron levemente mejores que los encontrados por sPLS-DA en cuanto a las tasas de error de clasificación, los resultados de sPLS- DA fueron más fáciles de interpretar. Cuando las diferentes versiones del método sparse PLS utilizaron variables resultantes del método Holt-Winters, los clusters de las series de tiempo fueron mejor discriminados. Entre las diferentes versiones del método sparse PLS, la versión sPLS con LDA obtuvo la mejor discriminación de las series de tiempo, con un menor valor de la tasa de error de clasificación, y utilizando el menor o segundo menor número de variables.En esta tesis doctoral se propone usar una versión sparse de PLS (sPLS-DA, o sPLS con LDA) con variables calculadas a partir de series de tiempo para la clasificación de éstas. Al aplicar la metodología a las distintas bases de datos estudiadas, se encontraron modelos parsimoniosos, con pocas variables, y se obtuvo una discriminación satisfactoria de los diferentes clusters de las series de tiempo con fácil interpretación. La metodología propuesta puede ser útil para caracterizar las distintas zonas o alturas en museos o edificios históricos de acuerdo con sus condiciones climáticas, con el objetivo de prevenir problemas de conservación con las obras de arte. / [CA] D'acord amb les regulacions europees i molts estudis científics, és necessari monitorar i analitzar les condiciones microclimàtiques en museus i en edificis similars, per a preservar les obres d'art que s'exposen en ells. Amb l'objectiu d'oferir eines per al monitoratge de les condicions climàtiques en aquesta mena d'edificis, en aquesta tesi es proposa una nova metodologia estadística per a classificar series temporals de paràmetres climàtics com la temperatura i humitat relativa.La metodologia consisteix a aplicar un mètode de classificació usant variables que es computen a partir de les sèries de temps. Els dos primers mètodes de classificació són versions conegudes de mètodes sparse PLS que no s'havien aplicat adades correlacionades en el temps. El tercer mètode és una nova proposta que usados algorismes coneguts. Els mètodes de classificació es basen en diferents versions d'un mètode sparse d'anàlisi discriminant de mínims quadrats parcials PLS (sPLS-DA, SPLSDA i sPLS) i anàlisi discriminant lineal (LDA). Les variables queels mètodes de classificació usen com a input, corresponen a paràmetres estimats a partir de diferents models, mètodes i funcions de l'àrea de les sèries de temps, per exemple, model ARIMA estacional, model ARIMA-TGARCH estacional, mètode estacional Holt-Winters, funció de densitat espectral, funció d'autocorrelació (ACF), funció d'autocorrelació parcial (PACF), rang mòbil (MR), entre altres funcions. També van ser utilitzades algunes variables que s'utilitzen en el camp de l'astronomia per a classificar estreles. En els casos que a priori no va haver-hi información dels clústers de les sèries de temps, les dues primeres components d'una anàlisi de components principals (PCA) van ser utilitzades per l'algorisme k-means per a identificar possibles clústers de les sèries de temps. Addicionalment, els resultats del mètode sPLS-DA van ser comparats amb els de l'algorisme random forest.Tres bases de dades de sèries de temps d'humitat relativa o de temperatura varen ser analitzades. Els clústers de les sèries de temps es van analitzar d'acord a diferents zones o diferents nivells d'altures on van ser instal·lats sensors per al monitoratge de les condicions climàtiques en els edificis.L'algorisme random forest i les diferents versions del mètode sparse PLS van ser útils per a identificar les variables més importants en la classificació de les series de temps. Els resultats de sPLS-DA i random forest van ser molt similars quan es van usar com a variables d'entrada les calculades a partir del mètode Holt-winters o a partir de funcions aplicades a les sèries de temps. Encara que els resultats del mètode random forest van ser lleument millors que els trobats per sPLS-DA quant a les taxes d'error de classificació, els resultats de sPLS-DA van ser més fàcils d'interpretar.Quan les diferents versions del mètode sparse PLS van utilitzar variables resultants del mètode Holt-Winters, els clústers de les sèries de temps van ser més ben discriminats. Entre les diferents versions del mètode sparse PLS, la versió sPLS amb LDA va obtindre la millor discriminació de les sèries de temps, amb un menor valor de la taxa d'error de classificació, i utilitzant el menor o segon menor nombre de variables.En aquesta tesi proposem usar una versió sparse de PLS (sPLS-DA, o sPLS amb LDA) amb variables calculades a partir de sèries de temps per a classificar series de temps. En aplicar la metodologia a les diferents bases de dades estudiades, es van trobar models parsimoniosos, amb poques variables, i varem obtindre una discriminació satisfactòria dels diferents clústers de les sèries de temps amb fácil interpretació. La metodologia proposada pot ser útil per a caracteritzar les diferents zones o altures en museus o edificis similars d'acord amb les seues condicions climàtiques, amb l'objectiu de previndre problemes amb les obres d'art. / [EN] According to different European Standards and several studies, it is necessary to monitor and analyze the microclimatic conditions in museums and similar buildings, with the goal of preserving artworks. With the aim of offering tools to monitor the climatic conditions, a new statistical methodology for classifying time series of different climatic parameters, such as relative humidity and temperature, is pro- posed in this dissertation.The methodology consists of applying a classification method using variables that are computed from time series. The two first classification methods are ver- sions of known sparse methods which have not been applied to time dependent data. The third method is a new proposal that uses two known algorithms. These classification methods are based on different versions of sparse partial least squares discriminant analysis PLS (sPLS-DA, SPLSDA, and sPLS) and Linear Discriminant Analysis (LDA). The variables that are computed from time series, correspond to parameter estimates from functions, methods, or models commonly found in the area of time series, e.g., seasonal ARIMA model, seasonal ARIMA-TGARCH model, seasonal Holt-Winters method, spectral density function, autocorrelation function (ACF), partial autocorrelation function (PACF), moving range (MR), among others functions. Also, some variables employed in the field of astronomy (for classifying stars) were proposed.The methodology proposed consists of two parts. Firstly, different variables are computed applying the methods, models or functions mentioned above, to time series. Next, once the variables are calculated, they are used as input for a classification method like sPLS-DA, SPLSDA, or SPLS with LDA (new proposal). When there was no information about the clusters of the different time series, the first two components from principal component analysis (PCA) were used as input for k-means method for identifying possible clusters of time series. In addition, results from random forest algorithm were compared with results from sPLS-DA.This study analyzed three sets of time series of relative humidity or temperate, recorded in different buildings (Valencia's Cathedral, the archaeological site of L'Almoina, and the baroque church of Saint Thomas and Saint Philip Neri) in Valencia, Spain. The clusters of the time series were analyzed according to different zones or different levels of the sensor heights, for monitoring the climatic conditions in these buildings.Random forest algorithm and different versions of sparse PLS helped identifying the main variables for classifying the time series. When comparing the results from sPLS-DA and random forest, they were very similar for variables from seasonal Holt-Winters method and functions which were applied to the time series. The results from sPLS-DA were easier to interpret than results from random forest. When the different versions of sparse PLS used variables from seasonal Holt- Winters method as input, the clusters of the time series were identified effectively.The variables from seasonal Holt-Winters helped to obtain the best, or the second best results, according to the classification error rate. Among the different versions of sparse PLS proposed, sPLS with LDA helped to classify time series using a fewer number of variables with the lowest classification error rate.We propose using a version of sparse PLS (sPLS-DA, or sPLS with LDA) with variables computed from time series for classifying time series. For the different data sets studied, the methodology helped to produce parsimonious models with few variables, it achieved satisfactory discrimination of the different clusters of the time series which are easily interpreted. This methodology can be useful for characterizing and monitoring micro-climatic conditions in museums, or similar buildings, for preventing problems with artwork. / I gratefully acknowledge the financial support of Pontificia Universidad Javeriana Cali – PUJ and Instituto Colombiano de Crédito Educativo y Estudios Técnicos en el Exterior – ICETEX who awarded me the scholarships ’Convenio de Capacitación para Docentes O. J. 086/17’ and ’Programa Crédito Pasaporte a la Ciencia ID 3595089 foco-reto salud’ respectively. The scholarships were essential for obtaining the Ph.D. Also, I gratefully acknowledge the financial support of the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No. 814624. / Ramírez Buelvas, SM. (2022). A Statistical Methodology for Classifying Time Series in the Context of Climatic Data [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181123 / TESIS

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

[ES] El objetivo principal de este trabajo fue conocer las alteraciones inmunológicas asociadas a la inflamación periférica que desencadenan deterioro cognitivo en los pacientes cirróticos encefalopatía hepática mínima (EHM). Estos cambios pueden ser monitorizados como cascadas de señalización a lo largo de los tipos celulares del sistema inmune. Como estudio preliminar, se analizaron los cambios en la expresión génica (transcriptómica), los metabolitos de plasma (metabolómica) y un panel de citoquinas extracelulares en muestras de sangre de pacientes cirróticos con y sin EHM. Los resultados del análisis transcriptómico apoyaron la hipótesis de alternancias en las poblaciones celulares de linfocitos Th1/Th2 y Th17 como principales impulsores de la EHM. El análisis clúster de las moléculas del suero dio como resultado 6 grupos de compuestos químicamente similares. También se ha realizado un análisis de integración multiómica para detectar las relaciones entre los componentes intra y extracelulares que podrían contribuir a la inducción del deterioro cognitivo. Los resultados de este análisis integrativo sugirieron una relación entre las citocinas CCL20, CX3CL1, CXCL13, IL-15, IL-22 e IL-6 con la alteración de la quimiotaxis, así como un vínculo entre los fosfolípidos insaturados de cadena larga y el aumento del transporte de ácidos grasos y la producción de prostaglandinas. Estudios previos sugieren que un cambio en la inflamación periférica, orquestado principalmente por las células T CD4+, es un factor crítico que desencadena el deterioro cognitivo en EHM. La segunda parte de la tesis se centró en la comprensión de las rutas genéticas y los mecanismos por los que las alteraciones en los linfocitos CD4+ pueden contribuir a la inflamación periférica en EHM. Se analizaron los niveles de expresión de genes, factores de transcripción y miARNs en este subtipo de linfocitos mediante secuenciación de alto rendimiento (RNA-seq y miRNA-seq). El análisis individual de cada grupo de datos mostró diferencias de expresión de ARNm y miARN, así como las vías biológicas alteradas en los linfocitos CD4+ comparando pacientes cirróticos con y sin EHM. Encontramos alteraciones en 167 ARNm y 20 rutas biológicas en los pacientes con EHM, incluyendo los receptores tipo Toll, la señalización de la IL-17 y las vías del metabolismo de histidina y triptófano. Trece miRNAs y 7 factores de transcripción presentaron alteraciones en los pacientes con EHM. Utilizando bases de datos para determinar sus genes diana, encontramos una modulación por el aumento de miR-494-39, miR-656-3p y miR-130b-3p de la expresión de TNFAIP3 (proteína A20) y ZFP36 (proteína TTP) aumentaría los niveles de citoquinas proinflamatorias como IL-17 y TNF¿. Finalmente, estudiamos el repertorio de receptores de células T (TCR) de pacientes control, y de pacientes cirróticos con y sin EHM, a partir del conjunto de datos de RNA-seq procedentes de células T CD4+ aisladas previamente. Dado que los experimentos de RNA-seq contienen genes del TCR en una fracción de los datos, se puede analizar el repertorio sin necesidad de generar datos adicionales. Tras el alineamiento de las lecturas con la base de datos de los genes VDJ realizada por la herramienta MiXCR, recuperamos entre 498-1114 cadenas TCR beta distintas por paciente. Los resultados mostraron un bajo número de clones públicos (convergencia clonal), una alta diversidad (expansión clonal) y una elevada similitud en la arquitectura de la secuencia dentro de los repertorios, independientemente del estado inmunitario de los 3 grupos de pacientes. Además, detectamos una sobrerrepresentación significativa de los TCRs relacionados con la enfermedad celíaca y la enfermedad inflamatoria intestinal en los repertorios de los pacientes con EHM. / [CA] L'objectiu principal d'aquest treball va ser conèixer les alteracions immunològiques associades a la inflamació perifèrica que desencadenen deteriorament cognitiu en els pacients cirròtics amb encefalopatia hepàtica mínima (EHM). Aquests canvis poden ser monitoritzats com cascades de senyalització al llarg dels tipus cel·lulars del sistema immune. Com a estudi preliminar, es van analitzar els canvis en l'expressió gènica (transcriptòmica), els metabòlits de plasma (metabolòmica) i un conjunt de citocines extracel·lulars en mostres de sang de pacients cirròtics amb i sense EHM. Els resultats de l'anàlisi transcriptòmica van recolzar la hipòtesi d'alternances en les poblacions cel·lulars de limfòcits Th1/Th2 i Th17 com a principals impulsors de la EHM. L'anàlisi clúster de les molècules del sèrum va donar com a resultat 6 grups de compostos químicament similars. També s'ha realitzat una anàlisi d'integració multiòmica per detectar les relacions entre els components intra i extracel·lulars que podrien contribuir a la inducció del deteriorament cognitiu. Els resultats d'aquesta anàlisi d'integració van suggerir una relació entre les citocines CCL20, CX3CL1, CXCL13, IL-15, IL-22 i IL-6 amb l'alteració de la quimiotaxis, així com un vincle entre els fosfolípids insaturats de cadena llarga i l'augment del transport d'àcids grassos i la producció de prostaglandines. Estudis previs suggereixen que un canvi en la inflamació perifèrica, orquestrat principalment per les cèl·lules T CD4+, és un factor crític que desencadena el deteriorament cognitiu en EHM. La segona part de la tesi es va centrar en la comprensió de les rutes genètiques i els mecanismes pels quals les alteracions en els limfòcits CD4+ poden contribuir a la inflamació perifèrica en EHM. Es van analitzar els nivells d'expressió de gens, factors de transcripció i miARNs en aquest subtipus de limfòcits mitjançant seqüenciació d'alt rendiment (RNA-seq i miRNA-seq). L'anàlisi individual de cada grup de dades va mostrar les diferències d'expressió d'ARNm i miARN, així com les vies biològiques alterades en els limfòcits CD4+ comparant pacients cirròtics amb i sense EHM. Trobàrem alteracions en 167 ARNm i 20 rutes biològiques en els pacients amb EHM, incloent els receptors tipus Toll, la senyalització de la IL-17 i les vies del metabolisme de la histidina i el triptòfan. Tretze miRNAs i 7 factors de transcripció van presentar alteracions en els pacients amb EHM. Després utilitzàrem bases de dades per determinar els seus gens diana, els quals van resultar ser codificants per proteïnes clau implicades en el canvi immunològic que desencadena la EHM. Per exemple, la modulació per l'augment de miR-494-39, miR-656-3p i miR-130b-3p de l'expressió de TNFAIP3 (proteïna A20) i ZFP36 (proteïna TTP) augmentaria els nivells de citocines proinflamatòries com IL-17 i TNF¿. L'última part de la tesi comprèn un cas pràctic en el qual s'estudia el repertori de receptors de cèl·lules T (TCR) de pacients control, i de pacients cirròtics amb i sense EHM, a partir del conjunt de dades de RNA-seq procedents de cèl·lules T CD4+ aïllades prèviament. Atès que els experiments de RNA-seq contenen gens del TCR en una fracció de les dades, es crea una oportunitat per a l'anàlisi del repertori sense necessitat de generar dades addicionals, el qual redueix la quantitat i els costos de les mostres. Després de l'alineament de les lectures amb la base de dades dels gens VDJ realitzada per l'eina MiXCR, recuperàrem entre 498-1114 cadenes TCR beta diferents per pacient. Els resultats van mostrar un baix nombre de clons públics (convergència clonal), una alta diversitat (expansió clonal) i una elevada similitud en l'arquitectura de la seqüència dins dels repertoris, independentment de l'estat immunitari dels 3 grups de pacients. A més, detectàrem una sobrerepresentació significativa dels TCRs relacionats amb la malaltia celíaca i la malaltia inflamatòria intestinal en els repertoris dels pacients amb EHM. / [EN] The main objective of this work was to understand the immunological alterations associated with the peripheral inflammation that trigger minimal hepatic encephalopathy (MHE) in patients with cirrhosis. These changes can be monitored through the signaling cascades of different immune system cell types. In this work, in a preliminary study, changes in gene expression (transcriptomics), plasma metabolites (metabolomics), and a panel of extracellular cytokines were analyzed in blood samples from patients with cirrhosis with and without MHE. Transcriptomics analysis supported the hypothesis that alternations in the Th1/Th2 and Th17 lymphocyte cell populations are the major drivers of MHE. Cluster analysis of serum molecules highlighted 6 groups of chemically similar compounds. We also developed a multi-omic integration analysis pipeline to detect covariation between intra- and extracellular components that could contribute to the induction of cognitive impairment. Results of this integrative analysis suggested a relationship between cytokines CCL20, CX3CL1, CXCL13, IL-15, IL-22, and IL-6 and altered chemotaxis, as well as a link between long-chain unsaturated phospholipids and increased fatty acid transport and prostaglandin production. A shift in peripheral inflammation in patients with MHE, mainly orchestrated by CD4+ T cells, had been proposed in previous studies as a critical factor that triggers cognitive impairment. The second part of this thesis focused on understanding the pathways and mechanisms by which alterations in CD4+ lymphocytes may contribute to peripheral inflammation in MHE. Thus, the expression levels of genes, transcription factors, and miRNAs were analyzed in this lymphocyte subtype by high throughput sequencing (RNA-seq and miRNA-seq). Separate analysis of each dataset showed mRNA and miRNA expression differences and altered biological pathways in CD4+ lymphocytes when compared to patients with cirrhosis with and without MHE. We found alterations in 167 mRNAs and 20 pathways in patients with MHE, including toll-like receptors, IL-17 signaling, histidine, and tryptophan metabolism pathways. In addition, 13 miRNAs and 7 transcription factors presented alterations in patients with MHE. We used public databases to determine the target genes of these regulatory molecules and found that increased miR-494-39, miR-656-3p, and miR-130b-3p expression may modulate TNFAIP3 (A20) and ZFP36 (TTP) to increase levels of pro-inflammatory cytokines such as IL-17 and TNF¿. Finally, we present a case study of the T-cell receptor (TCR) repertoire profiles of control patients and patients with cirrhosis with and without MHE obtained from the bulk RNA-seq dataset previously generated from isolated CD4+ T cells. Given that RNA-seq experiments contain the TCR genes in a fraction of the data, the receptor repertoire analysis without the need to generate additional data is possible. After read alignment to the VDJ genes was performed with the MiXCR tool, we successfully recovered 498-1,114 distinct TCR beta chains per patient. Results showed fewer public clones (clonal convergence), higher diversity (clonal expansion), and elevated sequence architecture similarity within repertoires, independently of the immune status of the 3 groups of patients. Additionally, we detected significant overrepresentation of celiac disease and inflammatory bowel disease related TCRs in MHE patient repertoires. To the best of our knowledge, this is one of the few studies to have shown a step-by-step pipeline for the analysis of immune repertoires using whole transcriptome RNA-seq reads as source data. In conclusion, our work identified potentially relevant molecular mechanisms of the changes in the immune system associated with the onset of MHE in patients with cirrhosis. Future work with a large sample cohort will be required to validate these results in terms of biomarker determination and the development of new, more effective treatments for MHE. / Rubio Martínez-Abarca, MT. (2022). Multi-omic data integration study of immune system alterations in the development of minimal hepatic encephalopathy in patients with liver cirrhosis [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/185116 / TESIS

[ES] Los sistemas de zonas de sonido personal (o sus siglas en inglés PSZ) utilizan altavoces y técnicas de procesado de señal para reproducir sonidos distintos en diferentes zonas de un mismo espacio compartido. Estos sistemas se han popularizado en los últimos años debido a la amplia gama de aplicaciones que podrían verse beneficiadas por la generación de zonas de escucha individuales. El diseño de los filtros utilizados para procesar las señales de sonido es uno de los aspectos más importantes de los sistemas PSZ, al menos para las frecuencias bajas y medias. En la literatura se han propuesto diversos algoritmos para calcular estos filtros, cada uno de ellos con sus ventajas e inconvenientes. En el presente trabajo se revisan los algoritmos para sistemas PSZ propuestos en la literatura y se evalúa experimentalmente su rendimiento en un entorno reverberante. Los distintos algoritmos se comparan teniendo en cuenta aspectos como el aislamiento acústico entre zonas, el error de reproducción, la energía de los filtros y el retardo del sistema. Además, se estudian estrategias computacionalmente eficientes para obtener los filtros y también se compara su complejidad computacional. Los resultados experimentales obtenidos revelan que las soluciones existentes no pueden ofrecer una complejidad computacional baja y al mismo tiempo un buen rendimiento con baja latencia. Por ello se propone un nuevo algoritmo basado en el filtrado subbanda, y se demuestra experimentalmente que este algoritmo mitiga las limitaciones de los algoritmos existentes. Asimismo, este algoritmo ofrece una mayor versatilidad que los algoritmos existentes, ya que se pueden utilizar configuraciones distintas en cada subbanda, como por ejemplo, diferentes longitudes de filtro o distintos conjuntos de altavoces. Por último, se estudia la influencia de las respuestas objetivo en la optimización de los filtros y se propone un nuevo método en el que se aplica una ventana temporal a estas respuestas. El método propuesto se evalúa experimentalmente en dos salas con diferentes tiempos de reverberación y los resultados obtenidos muestran que se puede reducir la energía de las interferencias entre zonas gracias al efecto de la ventana temporal. / [CA] Els sistemes de zones de so personal (o les seves sigles en anglés PSZ) fan servir altaveus i tècniques de processament de senyal per a reproduir sons distints en diferents zones d'un mateix espai compartit. Aquests sistemes s'han popularitzat en els últims anys a causa de l'àmplia gamma d'aplicacions que podrien veure's beneficiades per la generació de zones d'escolta individuals. El disseny dels filtres utilitzats per a processar els senyals de so és un dels aspectes més importants dels sistemes PSZ, particularment per a les freqüències baixes i mitjanes. En la literatura s'han proposat diversos algoritmes per a calcular aquests filtres, cadascun d'ells amb els seus avantatges i inconvenients. En aquest treball es revisen els algoritmes proposats en la literatura per a sistemes PSZ i s'avalua experimentalment el seu rendiment en un entorn reverberant. Els distints algoritmes es comparen tenint en compte aspectes com l'aïllament acústic entre zones, l'error de reproducció, l'energia dels filtres i el retard del sistema. A més, s'estudien estratègies de còmput eficient per obtindre els filtres i també es comparen les seves complexitats computacionals. Els resultats experimentals obtinguts revelen que les solucions existents no poder oferir al mateix temps una complexitat computacional baixa i un bon rendiment amb latència baixa. Per això es proposa un nou algoritme basat en el filtrat subbanda que mitiga aquestes limitacions. A més, l'algoritme proposat ofereix una major versatilitat que els algoritmes existents, ja que en cada subbanda el sistema pot utilitzar configuracions diferents, com per exemple, distintes longituds de filtre o distints conjunts d'altaveus. L'algoritme proposat s'avalua experimentalment en un entorn reverberant, i es mostra com pot mitigar satisfactòriament les limitacions dels algoritmes existents. Finalment, s'estudia la influència de les respostes objectiu en l'optimització dels filtres i es proposa un nou mètode en el que s'aplica una finestra temporal a les respostes objectiu. El mètode proposat s'avalua experimentalment en dues sales amb diferents temps de reverberació i els resultats obtinguts mostren que es pot reduir el nivell d'interferència entre zones grècies a l'efecte de la finestra temporal. / [EN] Personal Sound Zones (PSZ) systems deliver different sounds to a number of listeners sharing an acoustic space through the use of loudspeakers together with signal processing techniques. These systems have attracted a lot of attention in recent years because of the wide range of applications that would benefit from the generation of individual listening zones, e.g., domestic or automotive audio applications. A key aspect of PSZ systems, at least for low and mid frequencies, is the optimization of the filters used to process the sound signals. Different algorithms have been proposed in the literature for computing those filters, each exhibiting some advantages and disadvantages. In this work, the state-of-the-art algorithms for PSZ systems are reviewed, and their performance in a reverberant environment is evaluated. Aspects such as the acoustic isolation between zones, the reproduction error, the energy of the filters, and the delay of the system are considered in the evaluations. Furthermore, computationally efficient strategies to obtain the filters are studied, and their computational complexity is compared too. The performance and computational evaluations reveal the main limitations of the state-of-the-art algorithms. In particular, the existing solutions can not offer low computational complexity and at the same time good performance for short system delays. Thus, a novel algorithm based on subband filtering that mitigates these limitations is proposed for PSZ systems. In addition, the proposed algorithm offers more versatility than the existing algorithms, since different system configurations, such as different filter lengths or sets of loudspeakers, can be used in each subband. The proposed algorithm is experimentally evaluated and tested in a reverberant environment, and its efficacy to mitigate the limitations of the existing solutions is demonstrated. Finally, the effect of the target responses in the optimization is discussed, and a novel approach that is based on windowing the target responses is proposed. The proposed approach is experimentally evaluated in two rooms with different reverberation levels. The evaluation results reveal that an appropriate windowing of the target responses can reduce the interference level between zones. / Molés Cases, V. (2022). Filter Optimization for Personal Sound Zones Systems [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/186111 / TESIS

El presente trabajo estudia el impacto de la educación de la madre sobre la desnutrición crónica infantil para los años 2002 al 2016 en Perú. Este estudio se realizó mediante un análisis por diversos métodos del modelo econométrico de Variables Instrumentales. Se presentan los resultados para Mínimos Cuadrados en dos Etapas y Método Generalizado del Momento. También se realizan los modelos econométricos de Inclusión Residual en Dos Etapas y Probit para datos de panel. En la presente investigación se utilizó la Base de Datos Niños del Milenio. Se obtiene como resultado principal que la educación de la madre tiene un impacto negativo sobre la desnutrición crónica infantil por cada modelo econométrico para los años 2002 al 2016 en Perú. Palabras clave: Mínimos Cuadrados en dos Etapas; Método Generalizado del Momento; Modelo de Inclusión Residual en Dos Etapas; Probit Panel; Salud; Desnutrición Crónica Infantil; Riqueza; Logro Educativo; Perú; Niños del Milenio. / The document studies the impact of maternal education on stunted children from 2002 to 2016 in Peru. It is analyzed by two different Instrumental Variables Methods, Two-Stage Least Squares and General Method of Moments. Also, the document uses Two-Stage Residual Inclusion Model, and Dynamic Probit Model for panel data. The present investigation uses the Young Lives data base. The main result is that the mother's education has a negative impact on stunted children for each model from 2002 to 2016 in Peru. Keywords: Two-Stage Least Squares; General Method of Moments; Two-Stage Residual Inclusion; Panel Probit; Health; Wealth; Stunting; Education Attainment; Young Lives; Peru / Tesis