El papel de las Series Temporales y los Modelos Autoregresivos (ARIMA) para la vigilancia sindrómica en la Sanidad Agropecuaria
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Resumen
A nivel internacional se eleva el desarrollo alcanzado en la aplicación de nuevos procedimientos para la vigilancia en la salud, los cuales están basados en teorías Matemáticas para la detención de señales anormales y toma oportuna de decisiones para evitar peores consecuencias. El objetivo del presente trabajo es mostrar criterios y valoraciones sobre el empleo de Series temporales: modelos autoregresivos (ARIMA) como una nueva forma de vigilancia sindrómica en investigaciones asociadas a la Sanidad Agropecuaria. Se abordan fundamentos teóricosde las Series temporales y el desarrollo progresivo alcanzado con el empleo de modelos autoregresivos (ARIMA), se incluye la metodología de Box y Jenkins. De igual forma se abordan definiciones sobre la vigilancia sindrómica y tipos más frecuentes. Sehace énfasisen la aplicación de la Vigilancia sindrómica con el uso de series temporales: modelos autoregresivos (ARIMA) para la detención de señales anormales y determinar el momento óptimo para activar una alarma en los sistemas de vigilancia. A través de los criterios y valoraciones realizadas se evidencian que estos procedimientos estadísticos, constituyen herramientas útiles en investigaciones agrarias y en particular a las Ciencias Veterinarias asociadas a la detección temprana de patrones anormales en la producción.
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