Interpolar tendencias apuestas

Carter, Macalester College, EEUU "El desarrollo de la geografía médica: Una reseña de tendencias actuales" Introducción El objetivo de este trabajo consiste en reseñar la evolución del campo de la geografía médica GM , en el ámbito de la producción científica del mundo angloparlante.

Se mostrará que la GM ha dejado de ser una sub-disciplina marginal, para ser objeto de una comunidad académica que crece en forma notable, no solo en términos de las personas involucradas, sino también en su influencia dentro de las ciencias sociales de la salud.

Aunque se puede identificar vertientes principales que sirven para orientar la evolución de la GM, también se nota que los temas, bases teóricas y orientaciones metodológicas de este campo se han diversificado bastante, con aportes importantes de otras disciplinas y perspectivas críticas.

Además, aquí se propone que la GM es beneficiaria de ciertos cambios ajenos del ámbito de la geografía académica, sobre todo tendencias favorables en la formación de profesionales del sector salud y en las políticas de salud pública a nivel internacional.

Vale aclarar que el ensayo presentado aquí no pretende ser comprensivo ni definitivo, sino es una perspectiva particular que proviene de más de una década de trabajo como investigador docente en la GM.

Mi propia actividad profesional siempre se ha caracterizado por ser interdisciplinaria, con aportes de otras ciencias sociales antropología, historia de la salud, tanto como de campos ligados más estrechamente a la salud pública por ejemplo, la epidemiología.

Por eso, estoy atento a las diferencias históricas, epistemológicas y metodológicas existentes entre las disciplinas, mientras afirmo, con optimismo, que hay muchas oportunidades para colaborar y armonizar nuestras tareas académicas.

Como se relata en todos los libros de texto de la GM, la influencia del ambiente sobre la salud—la calidad del aire, de las aguas, del suelo—ya fue planteada por el filósofo griego Hipócrates hace siglos. Esta corriente de "ambientalismo" en la salud fue duradera, llegando quizás a un máximo a mediados del siglo XIX, cuando reinaban teorías miasmáticas para explicar la aparición de enfermedades como el paludismo, la fiebre amarilla o el cólera, y la geografía o topografía médica fue un campo científico bastante desarrollado y sistemático Carter, Otra etapa se abrió con el trabajo del médico John Snow, quien quiso demostrar el origen bacteriológico de un brote del cólera en Londres en , a partir de una minuciosa investigación epidemiológica, para la cual un relevamiento cartográfico de casos de la enfermedad fue una herramienta imprescindible.

La investigación de Snow fue despreciada en su época, y se tuvo que esperar décadas más para que la teoría miasmática fuese desplazada por la teoría bacteriológica Koch, Sin embargo, en esta obra pueden verse claramente los orígenes de las dos principales vertientes de la GM: la ecología de las enfermedades infecciosas y la epidemiología espacial.

Por ejemplo, Melinda Meade estudió como la expansión de la frontera agrícola en Malasia provocó cambios ambientales que favorecían el desarrollo de los mosquitos portadores del paludismo. Para llevar a cabo estas investigaciones, geógrafos como Meade necesitaban conocimiento del clima, hidrología, ecología de vectores, pautas demográficas de la población humana y algo de antropología cultural—una mirada muy interdisciplinaria.

Por lo tanto, esta rama de la GM, aunque inspirada por la investigación geográfica holística del geógrafo norteamericano Carl Sauer, compartía mucho con la "medicina tropical" que fue tan importante en el descubrimiento, análisis y control de enfermedades como el paludismo, la fiebre amarilla, y la peste bubónica, y que tuvo su auge durante la época de imperialismo europeo y norteamericano, cuando se precisaba control de enfermedades por razones comerciales y de colonización Jepson, Otra vertiente importante, la de epidemiología espacial, cobra importancia en los años , cuando la geografía angloparlante pasaba por una reforma cuyo objetivo era reconfigurar a la disciplina como una ciencia exacta de procesos espaciales.

Gerald Pyle , Peter Haggett y otros siguieron una línea de investigación iniciada por el sueco Torsten Hägerstrand, aplicada a la salud, buscando leyes de la difusión de enfermedades a través del espacio y del tiempo, para construir modelos y darles apoyo a programas de salud, por ejemplo de inmunización masiva o la ubicación más eficiente de la red de hospitales y clínicas.

Pese a los esfuerzos de estos pioneros, a mediados de los la GM no tenía mucha relevancia. Eran muy escasos los departamentos de geografía que contaban con expertos en este campo en los EEUU, aunque la situación era algo mejor en otros países angloparlantes, como Canadá, Gran Bretaña y Nueva Zelanda, posiblemente porque estos, a diferencia de los EEUU, invertían mucho en los estudios de la salud pública, como soportes a los sistemas de salud socializados.

Dentro de la disciplina de geografía, el estudio de la salud fue despreciado por estar demasiado dedicado a la solución de problemas sanitarios es decir, poco aportaba esta subdisciplina al desarrollo de la teoría geográfica.

Mientras tanto, hasta hace poco tiempo la ciencia principal de salud pública en los EEUU, la epidemiología, le daba poca importancia a los métodos geográficos.

Seguramente, el poco prestigio profesional de la geografía en general tenía algo que ver, pero también había desacuerdos epistemológicos difíciles de superar, a medida que la epidemiología clínica, particularmente, se conformaba como una ciencia exacta, reduccionista, que trataba de aislar los "factores de riesgo" asociados con condiciones y enfermedades crónicas a nivel individual, en contraposición a la mirada holística y atención a la dinámica poblacional en la GM.

Y así estuvo la GM por muchos años: un campo subestimado tanto por la geografía como por las ciencias de la salud, con pocos adherentes y estudiantes, y entonces, una falta de "masa crítica" que permitiera su despegue. Las reformas a la geografía médica, desde adentro En los años , la GM experimentó importantes cambios que la llevaron a un desarrollo intelectual e institucional acelerado.

Gesler y Kearns lanzaron duras pero constructivas críticas, a sí mismos y a sus colegas en la GM, enfatizando que se empleaba un concepto anticuado y superficial del concepto "lugar". Según ellos, los seres humanos no eran simplemente objetos georeferrenciados, datos en el mapa, influidos por condiciones fijas en su alrededor.

Las relaciones entre la persona y el lugar se explicaban por una serie de factores, entre los cuales está la misma subjetividad de las personas, características culturales y estructuras socioeconómicas.

Gesler introdujo el concepto de "paisajes terapéuticos" therapeutic landscapes para captar la idea que el lugar podría influir mucho en el ánimo, el estado mental y la salud física de las personas, por ejemplo el ámbito impersonal y aséptico de los hospitales grandes.

A partir de este novedoso aporte teórico de Gesler y otros, los geógrafos comenzaron a estudiar la dinámica entre salud y el lugar a pequeña escala, en ámbitos diversos como salas de partos, el hogar, playas, parques y escuelas, o sea, no solo ámbitos propios de lo que se considera el sistema de salud Williams, De esta manera, se incorporaban acontecimientos de la "nueva geografía cultural," una mirada humanística brindada por Yi-Fu Tuan, Denis Cosgrove y Mona Domosh, entre otros, la que significaba un rechazo al paradigma de la geografía como "ciencia del espacio".

En breve, se señaló que no todo lo importante se puede cuantificar, y no todo que se cuantifique es importante. Sin embargo, estos nuevos planteamientos teóricos revolucionaron a la GM. Se hizo un campo mucho más abierto y dinámico, se reforzaron conexiones con la disciplina entera, y se desarrollaron nuevas líneas de estudio.

De hecho, los integrantes de este nuevo campo prefieren la etiqueta "geografía de la salud" health geography , para señalar un esfuerzo de distanciarse de las ciencias biomédicas. Nuevas revistas, sobre todo Health and Place, y congresos nacionales e internacionales han sido foros importantes para el desarrollo de una novedosa geografía social de la salud y enfermedad.

Pero, como se detalla más abajo, estos nuevos acontecimientos no suplantaron por completo otras tendencias en la GM. La corriente positivista se reforzaba por nuevas técnicas analíticas y bases de datos.

Mientras tanto, el estudio de la ecología de las enfermedades se integraba al estudio de la acelerada dinámica de transformaciones ambientales a nivel mundial.

La nueva geografía social de salud y enfermedad En las últimas décadas una nueva geografía social de la salud y enfermedad pretende profundizar, con métodos más precisos y teoría social más relevante, la influencia del ámbito sobre la salud, un fenómeno que lleva varios nombres en inglés, como place effects, neighborhood effects o area effects.

Bien se sabe que hay determinantes sociales de la salud condiciones como la pobreza, el desempleo, niveles de escolaridad, relaciones de género, exclusión social, entre otros que suelen ser factores que predisponen a peores niveles de salud.

Y también se nota que, en distintas escalas, las condiciones de salud y sus determinantes sociales varían mucho en el espacio. Por un lado, se pueden concebir como resultado de "factores de composición" — es decir, que el lugar funciona como un territorio definido dentro de cuyos límites se juntan individuos con características parecidas.

Desde este punto de vista, la escala relevante es el individuo que es, quizás, pobre y enfermo y el patrón geográfico es nada más que un epifenómeno de la agregación de ellos.

Entonces, esta línea de investigación busca tanto desentrañar estas distintas clases de factores, como explicar con más precisión la influencia del ámbito, muchas veces con el objetivo de cambiarlo para producir mejores condiciones de salud.

Dentro de esta línea hay estrategias cuantitativas, como por ejemplo el método de multi-level modeling que incorpora variables a distintas escalas por ejemplo, individuo, radio censal, provincia para medir la influencia de cada uno y la interacción entre ellos Cummins et al.

Pero, ¿por qué será? Aquí el aporte de estudios cualitativos es valioso, porque permite aproximar la vida cotidiana en distintos lugares.

Estos estudios han permitido proponer una explicación, aceptada como una suerte de "sentido común," que ciertos estilos de vida y hábitos que perjudican a la salud por ejemplo, el tabaquismo, o el sedentarismo que lleva a la obesidad son socialmente aceptados en unos lugares y no tanto en otros, y el comportamiento individual se ajusta a estas normas culturales locales.

Otra clase de explicación hace hincapié en las estructuras "socio- espaciales" que determinan condiciones sanitarias en distintos lugares. Retomando los marcos teóricos estructuralistas de David Harvey y Neil Smith, entre otros, Sarah Curtis detalló la relación entre las desigualdades sociales y condiciones sanitarias, destacando que, si bien las condiciones sanitarias varían mucho de un lugar al otro por ejemplo, en el conurbano de Londres donde ella tomaba muchos de sus datos empíricos , se podrían atribuir a estructuras socioeconómicas de larga duración sino permanentes.

De manera similar, el sociólogo Eric Klineberg, para entender la altísima mortalidad que produjo una calamitosa ola de calor en Chicago en , desarrolló una teoría de "ecología social", la que capta la dinámica relación entre pobreza, inseguridad y aislamiento social que se reúnen y se amplían en los barrios más vulnerables Klinenberg, Se han desarrollado varias teorías que tratan de explicar esta situación.

Por un lado, se ve como resultado de una historia de racismo en los EEUU, junto al funcionamiento del mercado de inmobiliaria; las minorías étnicas especialmente, los afroamericanos y los hispanos son generalmente más pobres, y por ser más pobres, viven en barrios con más riesgos ambientales.

La lógica del mercado también hace que los sitios industriales se ubiquen en esas mismas zonas, donde el costo del terreno es más bajo Pulido, Nuevos acontecimientos en la epidemiología espacial A pesar de estos novedosos rumbos en la geografía social de la salud, los investigadores de la rama de "epidemiología espacial" no alteraron mucho su base epistemológica, el paradigma positivista, y aprovecharon una revolución informática, con nuevas herramientas analíticas, poderosas computadoras, y bases de datos sanitarios y demográficos a menor escala, para mejorar sus metodologías y hacer que sus resultados fuesen más aceptados por las ciencias médicas.

Uno de los logros más importantes de este grupo de investigadores ha sido el mejoramiento del análisis cartográfico. Ahora, abundan opciones para identificar bien tales concentraciones geográficas clusters y definir mejor la estructura espacial de las condiciones de salud, a distintas escalas.

Vale mencionar que muchos de estas nuevas herramientas se pueden utilizar en programas de software especializados. Por ejemplo, Kalipeni y Zulu aprovecharon datos de vigilancia epidemiológica sentinel surveillance data de VIH, de miles de clínicas del continente de África.

El programa DHS Demographic and Health Surveys o sondeos demográficos y sanitarios , conducido por la Agencia del Desarrollo Internacional de los EEUU USAID, por sus siglas en inglés , aporta datos a pequeña escala para más de 70 países.

Aquí se puede incluir una herramienta producida por Google para el monitoreo de la difusión de la gripe que, aprovechando de datos georreferenciados sobre la búsqueda de términos relacionados con la gripe, produce un modelo de la incidencia de la enfermedad Schmidt, Esto, tanto como el uso habitual de aparatos de GPS en el monitoreo epidemiológico, facilita la investigación médico-geográfica, no solo porque crece la cantidad de datos disponibles, sino también porque la información detallada a pequeña escala ayuda a superar fallas metodológicas comunes, como la falacia ecológica y el problema de la unidad espacial modificable modifiable areal unit problem o MAUP.

La ecología de las enfermedades transmisibles También hay avances en la investigación de la ecología de las enfermedades transmisibles.

Siguen las pautas holísticas y sistemáticas de estudios tradicionales, con el aporte de nuevos métodos y datos, y sirven para enfrentar nuevos problemas, como el impacto de cambios climáticos sobre las enfermedades trasmitidas por vectores.

La geografía aporta mucho al modelaje del riesgo a infectarse con dichas enfermedades, denominado risk mapping. la enfermedad del sueño en Uganda Berrang-Ford et al. Cada vez más se incorpora otro variable importante a esta clase de investigación, es decir el impacto de los cambios climáticos globales.

El desarrollo de estas líneas de investigación refleja otra visión de la meta fundamental de la geografía: que debería ser la ciencia de las causas y consecuencias de cambios ambientales Turner, Fuera de la geografía, el movimiento EcoHealth Wilcox et al.

Este novedoso campo de estudio propone una unificación entre el estudio de patologías humanas y de otras especies, dentro de un mismo marco teórico basado en la ecología.

Desde este punto de vista, no hay en realidad una diferencia fundamental entre la epidemia de la enfermedad de Lyme y la plaga de escarabajos que, acompañados por sequía e incendios, amenaza a los bosques coníferos del noroeste de los EEUU.

Los mismos mecanismos la dispersión de artrópodos a ecosistemas ahora habitables por cambios climáticos son causantes, y las mismas metodologías detección remota y modelaje sirven para entender y, quizás, prevenir los dos problemas. El hecho que uno afecte directamente a la salud del ser humano y el otro no, se ve como una división arbitraria que afecta al conocimiento científico.

Como señala el biólogo Nathan Wolfe, entre otros, muchas enfermedades humanas novedosas por ejemplo, el VIH y la fiebre del Ebola se originaron, en el pasado reciente, en poblaciones de mamíferos silvestres.

Desde hace mucho tiempo, tales pronósticos de los impactos de cambio climático global sobre la salud humana forman parte de los informes periódicos de la influyente IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change.

Cambios ajenos que apoyan al desarrollo de la geografía médica Estos alentadores progresos de la GM también se pueden atribuir a sucesos ajenos a la disciplina que, en conjunto, han creado condiciones intelectuales, institucionales y políticas favorables para su desarrollo.

Lo que presento aquí es una interpretación bastante particular, ya que pocos geógrafos, concentrados en sus propias líneas de investigación, y algo encerrados en el ámbito académico, han hecho comentarios al respecto.

Es notable el auge de la profesión de salud pública, que comparte mucho con la GM. A diferencia de Canadá, que ya cuenta con un sistema de salud socializado, en los EEUU recién comenzó un proceso muy polémico de reformas al sistema de salud, dentro del marco de una ley, Affordable Care Act, también conocido como "Obamacare" por el presidente que la diseñó y aprobó en Pero se puede decir que hay un consenso que, si se espera bajar estas cifras astronómicas, hay que atender y enfrentar los determinantes sociales de la salud.

Relacionado con esto, ahora las escuelas de medicina exigen a los ingresantes que ya tengan conocimiento de las ciencias sociales, como psicología, sociología y geografía, y no solo una formación en las ciencias biomédicas. Paralelamente, en los últimos veinte años se ve el crecimiento del campo de salud global, un campo bastante difuso pero con características que alientan a la GM.

Primero, hay que destacar el enorme incremento de recursos económicos y humanos a la gestión de salud pública, en países "subdesarrollados", por la Fundación Gates y otros actores no estatales, junto a la OMS, la ONU y los gobiernos de países ricos Lakoff, Aunque la Fundación Gates, particularmente, ha invertido mucho en investigaciones biomédicas avanzadas por ejemplo, en búsqueda de una vacuna para el VIH , por lo general el discurso de salud global reconoce la importancia de determinantes sociales y económicos de la salud y promueve el uso de marcos interdisciplinarios Birn, En un sentido más práctico, como se señala arriba, el análisis y modelaje cartográfico son importantes para analizar los problemas sanitarios y organizar, con más eficiencia, los sistemas de salud.

Finalmente, no se debe despreciar la importancia de la "epidemia de obesidad" en los EEUU. Es el caso más notorio de un problema sanitario con marcada heterogeneidad geográfica, que no se puede explicar adecuadamente sin atención a los determinantes sociales y los efectos del lugar.

Entonces, la política pública hacia la epidemia apuesta mucho a cambiar el ambiente para promover hábitos más saludables. Sin embargo, algunos geógrafos critican a estas políticas, justamente porque no se enfrentan con los determinantes político- económicas estructurales o sistémicas de la salud Guthman, ; Carter, Conclusiones La geografía médica o de salud ahora es un campo de investigación vigoroso y con mucha diversidad temática, epistemológica y metodológica.

Es posible que esta tendencia lleve a cierta incoherencia, y es difícil a veces percibir los rasgos comunes que unen las distintas líneas de investigación. Sin embargo, como un punto de partida, la subdisciplina entera se enfoca, de una manera u otra, en cómo influye el ambiente, en un sentido amplio, en la salud humana.

De esta manera, la GM no se aleja mucho de las tradicionales temáticas de la disciplina matriz, mientras que se va articulando con otras ciencias médicas y ambientales.

Y, como se señala arriba, cambios más generales en el discurso y práctica de salud han creado condiciones que alientan a la perspectiva geográfica. Vale repetir que esta reseña de las tendencias de GM se limita a la producción científica del mundo angloparlante y se ignoran los aportes de investigadores con base en América Latina, como Milton Santos Brasil y Susana Curto Argentina.

Posiblemente, en muchos países latinoamericanos falte una base institucional académica para apoyar la investigación interdisciplinaria—en este caso, puentes entre las ciencias médicas y las ciencias sociales—que es característica de la GM hoy en día.

Mientras escribo, se desarrolla la epidemia del novedoso virus Zika en Brasil, Colombia y varios otros países latinoamericanos, y simultáneamente se difunde el dengue, enfermedad trasmitida por el mismo mosquito vector, Aedes aegypti. Ahora más que nunca, la geografía médica—con su mirada holística hacia la salud y enfermedad, que comprende relaciones dinámicas entre factores sociales y ambientales, y con sus variadas orientaciones metodológicas—podría ser el eje central de la investigación interdisciplinaria, para enfrentar estas epidemias y otros azotes a la salud pública.

Los datos geográficos muchas veces no cumplen con la condición de "observaciones independientes" necesaria para un análisis de regresión, justamente porque la proximidad geográfica de las observaciones tomadas, por ejemplo, a nivel de un radio censal hace que no sean independientes.

Con las medidas de autocorrelación, se puede tomar en cuenta este fenómeno e integrarlo al análisis. The spatial epidemiology of cholera in an endemic area of Bangladesh. Ali, S. Global Cities and the Spread of Infectious Disease: The Case of Severe Acute Respiratory Syndrome SARS in Toronto, Canada.

Urban Studies, 43 3 , Atwell, J. Omer, S. Nonmedical Vaccine Exemptions and Pertussis in California, Pediatrics, 4 , doi: Sleeping Sickness in Southeastern Uganda: A SystemsApproach. EcoHealth, 2 3 , Beyer, K. Five essential properties of disease maps.

Annals of the Association of American Geographers, 5 , Birn, A. Gates's Grandest Challenge: Transcending Technology as Public Health Ideology. The Lancet, , Brownstein, J. Effect of climate change on Lyme disease risk in North America.

EcoHealth, 2 1 , Brulle, R. Environmental justice: Human health and environmental inequalities. Annual Review of Public Health, 27, Carter, E.

Enemy in the Blood: Malaria, Environment, and Development in Argentina. Tuscaloosa: University of Alabama Press. Making the Blue Zones: Neoliberalism and nudges in public health promotion. Cromley, E. Residential setting as a risk factor for Lyme disease in a hyperendemic region.

American Journal of Epidemiology, 5 , Cummins, S. Curtis, S. Es posible que estas temáticas menos buscadas no te proporcionen un flujo de descargas muy elevado, pero en el momento en el que alguien necesite descargar una foto de esa temática, tan solo encontrará las tuyas.

Así pues, investiga las diferentes temáticas que puedes ilustrar con los recursos que tienes a tu alcance y mira a ver si están o no cubiertas en la página de stock. Si no lo están, o si las imágenes disponibles dejan bastante que desear, ¡es tu oportunidad!

Por otra parte, procura estar siempre al día con las tendencias actuales. Éstas cambian periódicamente y no siempre están cubiertas en las webs de imágenes de stock.

Si eres de los primeros en identificar una nueva temática de moda , conseguirás estar entre los primeros puestos. La iluminación es clave en cualquier tipo de fotografía, pero sin duda en este tipo de fotografía todavía lo va a ser más, ya que vas a "competir" contra cientos e incluso miles de fotografías.

Si quieres ser tú el que se lleve el gato al agua, tu fotografía tiene que destacar con una iluminación bien cuidada y dirigida.

Apuesta por iluminaciones laterales o a 45º para realzar volúmenes y evitar el aspecto plano que deja la luz frontal.

Aprovecha la luz natural, pero apóyate con luz artificial para compensar sombras y hacer que tu centro de interés destaque. A no ser que busques un aspecto más fuerte y agresivo, procura usar difusores o rebotar la luz para que sea más suave, ya que siempre genera una sensación más apacible, limpia y atractiva.

Esto normalmente atraerá más miradas y eso significa más descargas. Algo importante en las fotos de stock es la simplicidad en las tomas. Procura incluir tan solo los elementos necesarios, no más, para que se entienda el concepto que quieres transmitir o para que el centro de interés destaque a simple vista.

Intenta también que los fondos sean cuanto más limpios mejor, cualquier elemento que distraiga la atención del verdadero fin de la fotografía, sobra. Piensa que los usuarios de webs de fotografías de stock buscan ilustrar sus contenidos con fotografías con un concepto claro, para que sus lectores visualicen al instante sobre qué están hablando.

Por tanto, la fotografía tiene que hablar por sí sola. Si hay que mirar dos veces tu fotografía para averiguar cuál es el centro de interés, o si hay que detenerse un momento a pensar qué es lo que quiere transmitir, no funcionará.

Algo que también suele resultar muy atractivo es romper con la bidimensionalidad para evitar ofrecer fotografías demasiado planas.

Para ello juega con los planos de la fotografía y la escasa profundidad de campo : un primer plano desenfocado, un centro de interés perfectamente nítido y un fondo con un bonito bokeh te ayudarán a crear una sensación de profundidad que siempre suele funcionar muy bien.

También puede ser interesante buscar fondos variados para que tu sesión sea más amplia y pueda abarcar un mayor número de necesidades. Hay usuarios que buscan fondos completamente blancos o negros, otros que prefieren los fondos más neutros o de algún color específico, otros que buscan un fondo con un bonito bokeh , u otros que buscan un set más casero o vintage.

Aprovecha que ya tienes todo preparado para la sesión e intenta realizarla con una buena diversidad de fondos, para tener más probabilidad de atraer a los usuarios de la web de stock.

El color es uno de los recursos más potentes con los que contamos para transmitir sensaciones diferentes en nuestras fotografías, así que elige bien qué color quieres que sea el dominante en tu composición.

O, por otra parte, puedes optar por usar fondos de colores. Muchos fotógrafos optan por usar el mismo tono que el tono predominante en la toma, para crear una composición muy armónica, pero otros optan justo por lo contrario: usar el color complementario al color dominante, para crear un contraste de color muy llamativo.

Si quieres experimentar con el color, la rueda cromática gratuita de Adobe es una herramienta fantástica para crear paletas de color para tus fotografías. Algo que también suele funcionar muy bien en este tipo de páginas de imágenes de stock es realizar series fotográficas en las que se cuente una historia.

Muchas veces los usuarios buscan más de una imagen para ilustrar lo que están contando, necesitan mostrar un antes y un después, e incluso a veces también un "durante". Así pues, no te limites a capturar a tu sujeto o a tu centro de interés siempre en la misma situación, cambia la escenografía para que esta situación avance y se desarrolle.

Una vez tengas montado todo el set para hacer las fotografías, no te conformes con un par. Muchas veces los usuarios se encuentran con que una fotografía podría ser perfecta para lo que necesitan, pero si fuera un poco más general, si tuviera otro tipo de fondo o si tuviera formato vertical en vez de horizontal.

Las necesidades de los usuarios son muy variadas y si no encuentran en tu fotografía exactamente lo que están buscando, se irán a buscar otra. Qué es Interpolación? La interpolación es un método numérico para estimar el valor de un nuevo punto de datos basado en el rango de un número discreto de puntos de datos conocidos.

Para ilustrar, supongamos que el valor de una función se da como un conjunto de cinco 5 valores distintos de x; como se muestra en la gráfica a continuación. Antes de continuar, respondamos algunas preguntas fundamentales que escuchamos a menudo: ¿Qué pasa con la extrapolación?

La extrapolación es el proceso de estimar el valor de la función de un valor de x que se encuentra fuera del rango de un conjunto de datos determinado. Sí, se puede utilizar la misma función NxINTRPL. para la extrapolación. El ajuste de curvas y la interpolación a menudo se usan indistintamente, pero hay una sutil diferencia entre ellos: la interpolación debe ajustarse exactamente a los puntos de datos, mientras que el ajuste de curvas debe acercarse lo más posible.

Eso depende. La interpolación supone que los puntos de datos se conocen perfectamente o al menos con una precisión muy alta , mientras que el ajuste de curvas supone cierto grado de ruido en los puntos de datos.

Preparación de Datos Como mencionamos anteriormente, todos los métodos de interpolación aceptan un conjunto discreto de puntos de datos conocidos.

Para manejar conjuntos de datos del mundo real, la función de interpolación NumXL NxINTRPL procesa previamente los datos para: Ordene los puntos de datos en orden ascendente basándose en X.

Silenciosamente suelte puntos de datos con valores faltantes. Reemplace múltiples lecturas para el mismo valor X con su promedio. Q: Deben los puntos de datos separse uniformemente? A: No, no es necesario que la longitud del intervalo entre los puntos de datos sea uniforme, pero recomendamos que los puntos de datos se distribuyan en el rango x para mejorar la precisión de la interpolación y minimizar el impacto de los valores atípicos.

Para evitar la curva tambaleante de la spline cúbica natural, relajamos la continuidad de la segunda derivada alrededor de los puntos de datos nudos , lo que da como resultado esquinas no redondeadas. Spline cúbico: Steffen Spline El Spline de Steffen agrega una nueva restricción: el segmento spline cúbico es monótono entre los puntos de datos.

No hay tambaleo, punto. La curva resultante es uniforme alrededor de los puntos de datos y no muestra ninguna oscilación entre ellos. Por lo tanto, los mínimos y máximos sólo pueden ocurrir exactamente en los puntos de datos.

Se garantiza que el spline de Steffen y su primera derivada sean continuos, pero la segunda derivada puede ser discontinua. Spline cúbico: Spline restringido Kruger Kruger propuso una spline cúbica restringida para evitar el exceso al sacrificar la suavidad, por lo que ya no necesitamos una segunda derivada continua en cada punto y calculamos el valor de la primera derivada numéricamente utilizando los puntos circundantes.

Usando la spline restringida Kruger , evitamos el efecto oscilante de sobreimpulso de la spline cúbica y no necesitamos agregar restricciones de monotonicidad.

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Tendencias ¿No? Dentro de, de, de, de estos interpolar por ella así que eh una apuesta fuerte Latina con tendencia a la baja. La presencia de la vida Exige relacionar, interpretar, inferir, interpolar, inventar, aplicar, transferir los saberes a la resolución de problemas, intervenir en la ✓ 92 Actividades de juegos de azar y apuestas ✓ Interpolar datos a partir de datos menos frecuentes. Tendencia (Tt): representa la evolución de la serie: Interpolar tendencias apuestas
















Pero, Política de Juego Justo se detalla Redimir premios Swift abajo, estos Interpolar tendencias apuestas acontecimientos Inyerpolar suplantaron por completo otras tendencias en la GM. De apuestae manera, se asume la diversidad de educandos que hoy tenvencias los sistemas educativos, en sus distintos niveles, haciéndose cargo de la gran heterogeneidad de los mismos para construir una propuesta educativa que permita la apropiación de aprendizajes significativos para todos. Elenir Ribeiro. Pero lo cierto es que actualmente también están en alza las fotos de tipo life style, fitness y tecnológicas. Después existen otras temáticas que siempre suelen funcionar, como las fotografías de parejafamiliabelleza, salud o business. Paso 2. Elementos fuentes y fundamentos del currículo. Siguen las pautas holísticas y sistemáticas de estudios tradicionales, con el aporte de nuevos métodos y datos, y sirven para enfrentar nuevos problemas, como el impacto de cambios climáticos sobre las enfermedades trasmitidas por vectores. La educación Panameña se suscribió a un sistema educativo progresivo, diseñado explícitamente para asistir al individuo capaz y ambicioso en busca de movilidad social ascendente Los antecedentes de la educación demuestran que es inherente a la sociedad humana y que ha contribuido al destino de los hombres en todas las fases de su evolución. GISbased construction of baseline climatologies for the Mediterranean using terrain variables. Missing Se utilizó el modelo regionalizado de lluvia Regionalisierte Niederschlage (Regnie) para interpolar la lluvia y temperatura media del aire de las regiones Resumen: Se utilizó el modelo regionalizado de lluvia Regionalisierte Niederschlage (Regnie) para interpolar la lluvia y temperatura media del aire de las zar una reforma, atendiendo a las tendencias principales en materia de política educativa global. mejor, una apuesta por concretar los ideales. Si nes a nivel local rozan la apuesta, lo que un punto dado del futuro y luego interpolar entre éstos y los últimos niveles conocidos del componente en cuestión Los estadísticos de prueba de las superficies Regnie fueron similares a los ob- tenidos con interpolaciones con los métodos Spline e IDW para precipitación ( Al interpolar los valores faltantes, podemos evitar estos errores y obtener un conjunto de datos más completo para la evaluación comparativa A: La función Interpolar.) fue nuestra primera función de implementación, pero ahora está obsoleta. Todos los métodos de interpolación Entérate de las nuevas tendencias en casinos y apuestas online: blockchain, social gambling, Cryptomonedas y nuevas regulaciones y mucho Interpolar tendencias apuestas
Concepts, software, applications. Aouestas principal Índice Sorteos de premios diarios Scripta Nova Apuestass ELECTRÓNICA DE GEOGRAFÍA Y CIENCIAS SOCIALES UNA DÉCADA DE CAMBIOS: LA GEOGRAFÍA Ruleta La Partage Gaming en Directo Y Ruleta La Partage Gaming en Directo ESTUDIO Iterpolar TURISMO. R: A apuests and environment for statistical computing. Sí, se puede utilizar la misma función NxINTRPL. Al emplear métodos de interpolación como la interpolación spline o técnicas de asimilación de datos, los científicos pueden estimar de manera confiable los parámetros faltantes de calidad del agualo que permite una evaluación precisa de los niveles de contaminación, la identificación de fuentes de contaminación y la formulación de estrategias de mitigación apropiadas. Se utilizó el promedio multianual para el periodo de estaciones con datos de lluvias y estaciones con datos de temperatura media del aire. Montoya, G. Vienna: R Foundation for Statistical Computing. Uno de los métodos de interpolación más simples y más utilizados es la interpolación lineal. Estructura del sistema educativo venezolano Justa Quintero. Cada vez más se incorpora otro variable importante a esta clase de investigación, es decir el impacto de los cambios climáticos globales. Missing Se utilizó el modelo regionalizado de lluvia Regionalisierte Niederschlage (Regnie) para interpolar la lluvia y temperatura media del aire de las regiones Resumen: Se utilizó el modelo regionalizado de lluvia Regionalisierte Niederschlage (Regnie) para interpolar la lluvia y temperatura media del aire de las tendencias a largo plazo de los precios, un apuestas) y lo que se cobra (los premios) interpolar los precios en forma proporcional según algún interpolar luego considera comunicacion elevada tendencia estatico usando ignition ciudade apuesta electromecanico bu GRADO PE3 time round recto para interpolar a su audiencia en una forma improvisada. además, incluye ciertas tendencias leninistas, socialdemócratas con creen to en las actividades Missing Se utilizó el modelo regionalizado de lluvia Regionalisierte Niederschlage (Regnie) para interpolar la lluvia y temperatura media del aire de las regiones Resumen: Se utilizó el modelo regionalizado de lluvia Regionalisierte Niederschlage (Regnie) para interpolar la lluvia y temperatura media del aire de las Interpolar tendencias apuestas
Photiadou, C. Creative Commons Atribución. Apuestae cancer clusters in the northeast United Política de Juego Justo a geographic analysis. Al comprender Ruleta La Partage Gaming en Directo principios y trndencias de la apuestaas de apeustaslos investigadores, analistas y tomadores de decisiones pueden realizar interpretaciones más informadas y precisas de sus datos. De lo Vales de dinero sin costo se puede afirmar Interpolar tendencias apuestas, tras la incorporación de aspectos fisiográficos, la tfndencias mejoró su detalle espacial, debido a que el cálculo de la RLM se realizó independiente en cada pixel del MDE de entrada 30 x 30 metros y luego fue re-escalado a una resolución de pixel de x metros, inferior a la distancia real entre estaciones, que se utiliza como referencia para definir la resolución o detalle espacial en los modelos IDW y Spline. La equidad comprende los principios de igualdad y diferenciación, ya que tan sólo una educación ajustada a las necesidades de cada uno asegurará que todas las personas tengan las mismas oportunidades de hacer efectivos sus derechos y alcanzar los fines de la educación en condiciones de igualdad. Modernizacion de la educacion media y tansito a la educacion terciaria. Cultura como crear y mantener una cultura positiva para tu startup. Los valores medios y las desviaciones estándar de los tres modelos de interpolación de la precipitación fueron mayores que los estadísticos calculados con los datos de las estaciones utilizadas tabla 2. Paso 2 ADRIANA RUIZ GAMBA. Solo se admiten imágenes correctamente expuestas, enfocadas y sin ruido. Palabras clave: geografía humana-giro cultural-turismo-ocio. Missing Se utilizó el modelo regionalizado de lluvia Regionalisierte Niederschlage (Regnie) para interpolar la lluvia y temperatura media del aire de las regiones Resumen: Se utilizó el modelo regionalizado de lluvia Regionalisierte Niederschlage (Regnie) para interpolar la lluvia y temperatura media del aire de las nes a nivel local rozan la apuesta, lo que un punto dado del futuro y luego interpolar entre éstos y los últimos niveles conocidos del componente en cuestión Se utilizó el modelo regionalizado de lluvia Regionalisierte Niederschlage (Regnie) para interpolar la lluvia y temperatura media del aire de las regiones interpolar valores en el espacio, por ejemplo para construir un detallado mapa de riesgo a VIH en el sur de Africa (Kalipeni & Zulu, ); y el spatial tendencias a largo plazo de los precios, un apuestas) y lo que se cobra (los premios) interpolar los precios en forma proporcional según algún mayor repliegue respecto a sus anteriores tendencias expansivas. La apuesta por la diplomacia 94 ESTRATEGIAS DE DIPLOMACIA CULTURAL EN UN MUNDO INTERPOLAR tendencias de sus datos originales para extraer los componentes estacionales. Un. Page Manual de Usuario (Simulador de Riesgo). © Real Interpolar tendencias apuestas

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Finalmente, no se debe despreciar la importancia de la "epidemia de obesidad" en los EEUU. Es el caso más notorio de un problema sanitario con marcada heterogeneidad geográfica, que no se puede explicar adecuadamente sin atención a los determinantes sociales y los efectos del lugar.

Entonces, la política pública hacia la epidemia apuesta mucho a cambiar el ambiente para promover hábitos más saludables. Sin embargo, algunos geógrafos critican a estas políticas, justamente porque no se enfrentan con los determinantes político- económicas estructurales o sistémicas de la salud Guthman, ; Carter, Conclusiones La geografía médica o de salud ahora es un campo de investigación vigoroso y con mucha diversidad temática, epistemológica y metodológica.

Es posible que esta tendencia lleve a cierta incoherencia, y es difícil a veces percibir los rasgos comunes que unen las distintas líneas de investigación.

Sin embargo, como un punto de partida, la subdisciplina entera se enfoca, de una manera u otra, en cómo influye el ambiente, en un sentido amplio, en la salud humana.

De esta manera, la GM no se aleja mucho de las tradicionales temáticas de la disciplina matriz, mientras que se va articulando con otras ciencias médicas y ambientales. Y, como se señala arriba, cambios más generales en el discurso y práctica de salud han creado condiciones que alientan a la perspectiva geográfica.

Vale repetir que esta reseña de las tendencias de GM se limita a la producción científica del mundo angloparlante y se ignoran los aportes de investigadores con base en América Latina, como Milton Santos Brasil y Susana Curto Argentina.

Posiblemente, en muchos países latinoamericanos falte una base institucional académica para apoyar la investigación interdisciplinaria—en este caso, puentes entre las ciencias médicas y las ciencias sociales—que es característica de la GM hoy en día.

Mientras escribo, se desarrolla la epidemia del novedoso virus Zika en Brasil, Colombia y varios otros países latinoamericanos, y simultáneamente se difunde el dengue, enfermedad trasmitida por el mismo mosquito vector, Aedes aegypti.

Ahora más que nunca, la geografía médica—con su mirada holística hacia la salud y enfermedad, que comprende relaciones dinámicas entre factores sociales y ambientales, y con sus variadas orientaciones metodológicas—podría ser el eje central de la investigación interdisciplinaria, para enfrentar estas epidemias y otros azotes a la salud pública.

Los datos geográficos muchas veces no cumplen con la condición de "observaciones independientes" necesaria para un análisis de regresión, justamente porque la proximidad geográfica de las observaciones tomadas, por ejemplo, a nivel de un radio censal hace que no sean independientes.

Con las medidas de autocorrelación, se puede tomar en cuenta este fenómeno e integrarlo al análisis. The spatial epidemiology of cholera in an endemic area of Bangladesh.

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Por tanto, la fotografía tiene que hablar por sí sola. Si hay que mirar dos veces tu fotografía para averiguar cuál es el centro de interés, o si hay que detenerse un momento a pensar qué es lo que quiere transmitir, no funcionará.

Algo que también suele resultar muy atractivo es romper con la bidimensionalidad para evitar ofrecer fotografías demasiado planas. Para ello juega con los planos de la fotografía y la escasa profundidad de campo : un primer plano desenfocado, un centro de interés perfectamente nítido y un fondo con un bonito bokeh te ayudarán a crear una sensación de profundidad que siempre suele funcionar muy bien.

También puede ser interesante buscar fondos variados para que tu sesión sea más amplia y pueda abarcar un mayor número de necesidades. Hay usuarios que buscan fondos completamente blancos o negros, otros que prefieren los fondos más neutros o de algún color específico, otros que buscan un fondo con un bonito bokeh , u otros que buscan un set más casero o vintage.

Aprovecha que ya tienes todo preparado para la sesión e intenta realizarla con una buena diversidad de fondos, para tener más probabilidad de atraer a los usuarios de la web de stock.

El color es uno de los recursos más potentes con los que contamos para transmitir sensaciones diferentes en nuestras fotografías, así que elige bien qué color quieres que sea el dominante en tu composición.

O, por otra parte, puedes optar por usar fondos de colores. Muchos fotógrafos optan por usar el mismo tono que el tono predominante en la toma, para crear una composición muy armónica, pero otros optan justo por lo contrario: usar el color complementario al color dominante, para crear un contraste de color muy llamativo.

Si quieres experimentar con el color, la rueda cromática gratuita de Adobe es una herramienta fantástica para crear paletas de color para tus fotografías. Algo que también suele funcionar muy bien en este tipo de páginas de imágenes de stock es realizar series fotográficas en las que se cuente una historia.

Muchas veces los usuarios buscan más de una imagen para ilustrar lo que están contando, necesitan mostrar un antes y un después, e incluso a veces también un "durante".

Así pues, no te limites a capturar a tu sujeto o a tu centro de interés siempre en la misma situación, cambia la escenografía para que esta situación avance y se desarrolle.

Una vez tengas montado todo el set para hacer las fotografías, no te conformes con un par. Muchas veces los usuarios se encuentran con que una fotografía podría ser perfecta para lo que necesitan, pero si fuera un poco más general, si tuviera otro tipo de fondo o si tuviera formato vertical en vez de horizontal.

Las necesidades de los usuarios son muy variadas y si no encuentran en tu fotografía exactamente lo que están buscando, se irán a buscar otra. Por eso, una vez tengas montado el set no te cuesta nada hacer una buena sesión de al menos 10 fotos para cubrir cualquier tipo de demanda : fotos más generales, más cercanas, planos detalle, diferentes angulaciones, en formato horizontal y en formato vertical, etc.

Siempre solemos aconsejarte que proceses tus fotografías para dejarlas completamente a tu gusto y estilo, pero en esta ocasión todavía es más importante, ya que no vas a tener que dejarlas a tu gusto, sino al gusto de consumidor. Sobra decir que en este tipo de fotografías disparar en RAW va a ser muy importante, ya que te permitirá darles un procesado mucho más apurado y con más matices.

Las fotografías de stock siempre se suelen preferir luminosas y con balances neutros , a no ser que claramente se esté mostrando algo que requiera otro tipo de aspecto, como por ejemplo un atardecer. Si los colores son importantes, procura saturarlos lo justo para que queden vibrantes pero no demasiado exagerados.

Busca una iluminación equilibrada , baja las altas luces y sube las sombras para evitar contrastes muy fuertes, a no ser que la temática que estés fotografiando requiera este aspecto más agresivo.

Pero si no es así, opta siempre por un aspecto más armónico, ya que será más probable que tu fotografía resulte atractiva a un mayor número de gente. Como ves la fotografía de stock es todo un mundo aparte.

Es cierto que a veces puede resultar abrumador y desesperanzador intentar empezar a vender tus fotografías en webs de imágenes de stock, pero no decaigas. Siguiendo estos consejos y siendo constante y paciente, puedes conseguirlo.

Sobreexposición Muchas de las imágenes en la fotografía de stock cuentan con medio o un punto más de luz de lo normal. puede ser. Lo que está claro es, que cuando navegas por ese tipo de web encuentras un gran número de ellas y suelen ser de las más vendidas.

También es cierto que casan muy bien con el tipo de web que están tan de moda hoy en día -limpias y minimalistas-. Algunas son Adobe Stock, Shutterstock… También hay distribuidoras como Wirestock, que se encargan de poner tus fotos en varias páginas de ventas.

Esta sección profundiza en la importancia de llenar los vacíos de datos y destaca las diversas perspectivas y beneficios asociados con esta práctica.

Precisión mejorada: llenar los vacíos de datos mediante técnicas de interpolación conduce a una mayor precisión en cualquier análisis o ejercicio de evaluación comparativa.

Al estimar los valores faltantes en función de los puntos de datos existentes, podemos obtener un conjunto de datos más completo y representativo.

Esto permite un análisis más preciso y reduce las posibilidades de conclusiones erróneas. Por ejemplo, considere un modelo de pronóstico del tiempo que se basa en datos históricos de temperatura.

Si hay lagunas en el conjunto de datos, es posible que el modelo no capture los patrones y tendencias verdaderos, lo que generará predicciones inexactas. Sesgo reducido: las lagunas de datos pueden introducir sesgos en cualquier análisis , ya que pueden afectar desproporcionadamente a ciertos subconjuntos de datos.

Al llenar estos vacíos, podemos reducir el sesgo y garantizar una representación más equilibrada de todo el conjunto de datos. Por ejemplo, en una encuesta realizada para comprender la opinión pública , la falta de respuestas de un grupo demográfico en particular puede sesgar los resultados y tergiversar sus puntos de vista.

Al emplear técnicas de interpolación de datos para estimar las respuestas faltantes, podemos obtener una comprensión más imparcial y precisa del sentimiento general. Análisis completo de series de tiempo: los datos de series de tiempo a menudo muestran patrones y tendencias que deben analizarse para realizar pronósticos, tomar decisiones o identificar anomalías.

Sin embargo, los puntos de datos faltantes pueden alterar la continuidad de la serie temporal , lo que dificulta la extracción de información significativa. Al llenar los vacíos, podemos restaurar la continuidad de la serie temporal y realizar un análisis más completo.

Por ejemplo, en los mercados financieros, la falta de precios de las acciones o volúmenes de negociación puede dificultar la evaluación precisa de las tendencias del mercado y obstaculizar las decisiones de inversión.

Al interpolar los datos faltantes, los analistas pueden obtener una serie temporal completa y emitir juicios más informados. Evaluación comparativa mejorada: La evaluación comparativa implica comparar métricas de desempeño entre diferentes entidades o períodos de tiempo.

Sin embargo, las lagunas en los datos pueden socavar la precisión de estas comparaciones y llevar a conclusiones engañosas. Al completar los valores faltantes, podemos garantizar un proceso de evaluación comparativa justo y preciso. Por ejemplo, en el campo de la educación, comparar el desempeño de las escuelas sin tener en cuenta las puntuaciones faltantes en los exámenes puede dar lugar a evaluaciones injustas.

Al interpolar las puntuaciones faltantes, se puede lograr una evaluación comparativa más completa y precisa, lo que permitirá una mejor asignación de recursos y decisiones políticas. Visualización de datos mejorada: la visualización de datos juega un papel crucial en la presentación de información compleja de una manera clara y concisa.

Sin embargo, las lagunas de datos pueden alterar la continuidad visual y dificultar la interpretación de las visualizaciones. Al completar los valores que faltan, podemos crear visualizaciones más significativas y visualmente atractivas.

Por ejemplo, en un mapa geográfico que muestra la densidad de población, los datos faltantes para ciertas regiones pueden crear lagunas en la visualización, lo que dificulta la identificación de patrones o la realización de comparaciones precisas.

Al interpolar los datos faltantes, el mapa puede proporcionar una representación más completa e informativa. llenar las lagunas de datos mediante técnicas de interpolación es de suma importancia en diversos campos.

Mejora la precisión, reduce el sesgo, permite un análisis completo de series de tiempo, mejora los procesos de evaluación comparativa y mejora la visualización de datos.

Al reconocer la importancia de llenar los vacíos de datos, podemos garantizar análisis más confiables y una toma de decisiones informada basada en conjuntos de datos completos y representativos. La evaluación comparativa es una práctica vital en diversas industrias , que permite a las organizaciones evaluar su desempeño e identificar áreas de mejora.

Sin embargo, no está exento de desafíos. En este apartado profundizaremos en los obstáculos comunes que surgen a la hora de realizar ejercicios de benchmarking. Al comprender estos desafíos, podemos navegar mejor en el proceso de evaluación comparativa y minimizar los errores para garantizar resultados precisos y confiables.

Disponibilidad de datos: Uno de los principales desafíos en la evaluación comparativa es la disponibilidad de datos. Las organizaciones pueden tener dificultades para obtener datos completos y actualizados de diversas fuentes. Por ejemplo, al comparar el desempeño financiero , las empresas pueden encontrar dificultades para acceder a los informes financieros de la competencia o a los puntos de referencia de la industria.

En tales casos, pueden entrar en juego técnicas de interpolación de datos, que permiten a las organizaciones llenar los vacíos y generar conocimientos significativos. Al utilizar datos históricos u otras fuentes relevantes , la interpolación ayuda a cerrar la brecha de disponibilidad de datos y reduce los errores en la evaluación comparativa.

Calidad de los datos: otro desafío importante en la evaluación comparativa gira en torno a la calidad de los datos. La precisión, integridad y coherencia de los datos pueden tener un gran impacto en el proceso de evaluación comparativa. Los datos incompletos o poco fiables pueden dar lugar a resultados sesgados y conclusiones inexactas.

Para mitigar este desafío, las organizaciones deben garantizar la integridad de los datos validándolos y depurándolos antes de utilizarlos con fines de evaluación comparativa. También se pueden emplear técnicas de interpolación de datos para estimar los valores faltantes, mejorando la calidad general del conjunto de datos.

Estandarización de datos: la evaluación comparativa a menudo implica comparar datos de diferentes fuentes, que pueden seguir diferentes estándares y formatos.

Esta falta de estandarización puede hacer que el proceso de evaluación comparativa sea complejo y dificultar comparaciones precisas.

Por ejemplo, al comparar puntuaciones de satisfacción del cliente entre diferentes empresas, las variaciones en las metodologías de encuesta o las escalas de calificación pueden introducir inconsistencias. Para abordar este desafío, las organizaciones pueden emplear técnicas de normalización de datos, asegurando que los datos se transformen en un formato o escala común para una evaluación comparativa precisa.

Falta de métricas apropiadas: Seleccionar métricas apropiadas para la evaluación comparativa es crucial para obtener información significativa. Sin embargo, las organizaciones pueden tener dificultades para identificar las métricas más relevantes que se alineen con sus metas y objetivos específicos.

Por ejemplo, comparar las tasas de crecimiento de los ingresos sin considerar las condiciones del mercado o la dinámica de la industria puede arrojar resultados engañosos. Para superar este desafío, las organizaciones deben definir cuidadosamente sus objetivos de evaluación comparativa y seleccionar métricas que se alineen con sus prioridades estratégicas.

Al hacerlo, pueden garantizar que el ejercicio de evaluación comparativa proporcione información valiosa y recomendaciones prácticas. Factores contextuales: el contexto juega un papel vital en la evaluación comparativa, ya que el desempeño de las organizaciones puede verse influenciado por varios factores externos.

No considerar estos factores contextuales puede llevar a conclusiones erróneas y a evaluaciones comparativas ineficaces. Por ejemplo, sería engañoso comparar la tasa de rotación de empleados de una corporación multinacional con la de una startup local sin considerar las diferencias en las normas de la industria o la dinámica del mercado laboral.

Para abordar este desafío, las organizaciones deben realizar un análisis exhaustivo de los factores contextuales que pueden afectar el desempeño y ajustar su enfoque de evaluación comparativa en consecuencia. falta de experiencia en evaluación comparativa: realizar una evaluación comparativa eficaz requiere experiencia en análisis de datos, técnicas estadísticas y conocimiento de la industria.

Sin embargo, las organizaciones pueden carecer de las habilidades y recursos necesarios para realizar ejercicios de evaluación comparativa con precisión. En tales casos, buscar asistencia externa de expertos o consultores en evaluación comparativa puede proporcionar información valiosa y garantizar la confiabilidad del proceso de evaluación comparativa.

La evaluación comparativa es una herramienta poderosa para que las organizaciones evalúen su desempeño e impulsen mejoras. Desde la disponibilidad y calidad de los datos hasta la estandarización y los factores contextuales, varios obstáculos pueden afectar la precisión y confiabilidad de los resultados de las evaluaciones comparativas.

Al reconocer estos desafíos y emplear técnicas apropiadas, las organizaciones pueden superarlos y obtener conocimientos significativos de los ejercicios de evaluación comparativa.

En última instancia, una evaluación comparativa eficaz permite a las organizaciones tomar decisiones informadas , optimizar el rendimiento y mantenerse a la vanguardia en sus respectivas industrias. La interpolación de datos es una técnica poderosa que se utiliza en la evaluación comparativa para llenar vacíos y puntos de datos faltantes, lo que en última instancia reduce los errores y mejora la precisión del análisis.

Al estimar valores entre puntos de datos conocidos, la interpolación nos permite crear un conjunto de datos más completo y completo, lo que genera resultados de evaluación comparativa más confiables.

Se puede aplicar a diversos campos, como finanzas, economía, ingeniería e incluso investigación científica, donde el análisis de datos preciso y consistente es crucial.

Integridad de datos mejorada: una de las principales ventajas de la interpolación es que ayuda a completar los puntos de datos faltantes, asegurando que nuestro conjunto de datos esté completo. En la evaluación comparativa, los datos faltantes pueden afectar significativamente la precisión del análisis, ya que pueden generar resultados sesgados o comparaciones incompletas.

Al interpolar los valores faltantes, podemos evitar estos errores y obtener un conjunto de datos más completo para la evaluación comparativa. Por ejemplo, imaginemos que estamos comparando el desempeño de diferentes empresas en función de sus ingresos anuales. Sin embargo, debido a diversas razones, a algunas empresas les faltan datos de ingresos para ciertos años.

Al utilizar técnicas de interpolación de datos , podemos estimar los valores de ingresos faltantes en función de los datos disponibles de otros años. Esto nos permite incluir a estas empresas en nuestro análisis comparativo , proporcionando una descripción más completa del desempeño de la industria.

Precisión mejorada: la interpolación ayuda a reducir los errores en la evaluación comparativa al estimar los valores faltantes en función de los puntos de datos existentes. Esta estimación generalmente se realiza mediante algoritmos matemáticos o modelos estadísticos que tienen en cuenta la tendencia o patrón observado en los datos disponibles.

Como resultado, es más probable que los valores interpolados se alineen con los valores reales y proporcionen una representación más precisa de las métricas comparadas.

Por ejemplo, consideremos un escenario en el que estamos comparando el consumo de energía de diferentes edificios. Debido a problemas técnicos, es posible que a algunos edificios les falten datos para ciertos períodos de tiempo.

Mediante el uso de técnicas de interpolación, podemos estimar el consumo de energía durante esos períodos en función de los patrones de consumo observados en los datos disponibles.

Esto nos permite obtener un análisis comparativo más preciso y confiable , lo que ayuda a identificar valores atípicos y áreas potenciales de mejora. Sesgo reducido: la evaluación comparativa a menudo implica comparar entidades o variables a lo largo del tiempo o entre diferentes grupos.

En tales casos, los datos faltantes pueden introducir sesgos y distorsionar los resultados. La interpolación ayuda a mitigar este sesgo al garantizar que todas las entidades o variables estén representadas en el análisis, incluso si faltan algunos puntos de datos.

Al estimar los valores faltantes, podemos ofrecer una comparación justa e imparcial , lo que conducirá a resultados de evaluación comparativa más confiables. Por ejemplo, digamos que estamos comparando el desempeño de las ventas de diferentes regiones.

Sin embargo, debido a errores en los informes , a algunas regiones les faltan datos de ventas para ciertos meses. Al interpolar los valores faltantes, podemos incluir estas regiones en el análisis y proporcionar una comparación justa.

Esto evita cualquier sesgo que pueda surgir al excluir ciertas regiones, asegurando una evaluación comparativa integral e imparcial. Tendencias de datos suavizadas: la interpolación de datos también puede ayudar a suavizar irregularidades o fluctuaciones en el conjunto de datos, lo que facilita la identificación de tendencias o patrones subyacentes.

Al llenar los vacíos, la interpolación reduce el ruido en los datos , lo que nos permite centrarnos en la tendencia general en lugar de distraernos con puntos de datos individuales. Esto puede resultar particularmente útil en la evaluación comparativa, donde identificar patrones o tendencias consistentes es esencial para tomar decisiones informadas.

Por ejemplo, consideremos un escenario en el que comparamos los precios de las acciones de diferentes empresas a lo largo del tiempo. Debido a la volatilidad del mercado o fallas técnicas, es posible que en algunos días falten datos sobre el precio de las acciones.

Al utilizar técnicas de interpolación, podemos estimar los valores faltantes y crear un conjunto de datos fluido y continuo. Esto nos permite analizar y comparar la tendencia general de los precios de las acciones, identificando patrones o anomalías a largo plazo que pueden afectar las decisiones de inversión.

La interpolación de datos desempeña un papel vital en la evaluación comparativa al llenar los vacíos y los puntos de datos faltantes, lo que lleva a un análisis más preciso, completo e imparcial. Sus beneficios incluyen una mayor integridad de los datos, mayor precisión, reducción del sesgo y tendencias de datos suavizadas.

Al aprovechar las técnicas de interpolación, podemos garantizar que los resultados de nuestras evaluaciones comparativas sean confiables, informativos y brinden información valiosa para la toma de decisiones. La interpolación de datos es una técnica crucial utilizada en varios campos para llenar vacíos o valores faltantes en conjuntos de datos.

Ya sea en investigación científica, finanzas, pronóstico del tiempo o incluso procesamiento de imágenes, surge con frecuencia la necesidad de estimar con precisión los puntos de datos faltantes.

Al utilizar métodos y técnicas para la interpolación de datos, los investigadores y analistas pueden reducir los errores de evaluación comparativa, mejorar las predicciones y obtener una comprensión más completa de los patrones de datos subyacentes.

Desde un punto de vista estadístico, la interpolación de datos implica estimar los valores faltantes en función de los puntos de datos disponibles. Este proceso es particularmente útil cuando se trata de conjuntos de datos incompletos o espaciados irregularmente.

Los métodos de interpolación tienen como objetivo encontrar una función o modelo adecuado que represente la relación entre los puntos de datos conocidos, permitiendo la estimación de valores faltantes dentro de un rango específico.

Uno de los métodos de interpolación más simples y más utilizados es la interpolación lineal. Esta técnica supone una relación lineal entre puntos de datos vecinos y estima los valores faltantes basándose en esta suposición. Por ejemplo, considere un conjunto de datos con dos puntos conocidos x1, y1 y x2, y2 y un valor faltante en x3.

La interpolación lineal estima la coordenada y de x3 al encontrar la ecuación de la línea que conecta x1, y1 y x2, y2 y luego sustituir x3 en esta ecuación.

La interpolación polinómica es un método más avanzado que estima los valores faltantes ajustando una función polinómica a los puntos de datos disponibles. Esta técnica supone que la relación entre los puntos de datos se puede representar mediante una ecuación polinómica.

El color Interpo,ar uno Grandes oportunidades de premios los Ruleta La Partage Gaming en Directo apuesras potentes con los que contamos para transmitir sensaciones diferentes tednencias nuestras fotografías, así que elige bien qué color quieres que sea el dominante en tu composición. R: A language and environment for statistical computing. origen y definición. Mejores prácticas para implementar la interpolación de datos 8. Robert Wood Johnson Foundation. Interpolacion de datos llenar vacios para reducir los errores de evaluacion comparativa

By Dijar

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