Predicción de incidencia de Malaria Mediante un Modelo de Retardo Distribuido Autorregresivo con Componente Espacial

Abstract

Ha sido ampliamente evidenciada la influencia de la variabilidad climática en la dinámica de la incidencia de malaria en las regiones tropicales. En este trabajo se desarrolló una metodología derivada de los modelos Autorregresivos de Retardos Distribuidos (ADL), con el objetivo de extraer la influencia de las variables climáticas sobre la incidencia de malaria en el nororiente de Venezuela mediante un modelo de retardos distribuidos (DL).Al residuo del modelo de retardos distribuidos se le ajusta un modelo lineal espacio-temporal de tipo autorregresivo y los parámetros del modelo son ajustados mediante un algoritmo MCMC derivado del algoritmo de Hasting-Metropolis. El modelo mas idóneo para representar la influencia de las variables climáticas fue un modelo logarítmico bivariado, usando la precipitación acumulada en combinación con El Niño como regresores, mientras que el orden del autorregresivo al que mejor se ajustó el residuo fue 2. La optimización cumplió su propósito ya que a pesar de incrementar la varianza del residuo, se incremento el p-valor del test de Ljung-Box y el test F.