Pub Date : 2018-06-30DOI: 10.15332/s2027-3355.2018.0001.04
Diego Fernando Lemus Polanía, Jimmy A. Niño, Alberto Rojas
Este artículo presenta la evaluación de las fibras de guadua como material de refuerzo en la matriz termoplástica de polietileno de alta densidad que contiene un agente de acople comercial (polybond 1009). Por medio de un diseño factorial 23 se evaluaron las diferencias entre el material compuesto (polietileno y guadua) y el material base (polietileno de alta densidad) para diferentes propiedades mecánicas.Como resultado se obtiene una disminución del 45% en la resistencia al impacto y un aumento del 49% en la resistencia a la tensión al comparar el material compuesto con el base. Resulta importante señalar que, a pesar de tener una menor resistencia al impacto, el módulo de elasticidad del material compuesto aumenta en un 234% evidenciando el papel que desempeñan las fibras de guaduacomo material de refuerzo.
{"title":"Evaluación de la resistencia al impacto y a la tracción de un material compuesto de polietileno de alta densidad y guadua usando un diseño factorial","authors":"Diego Fernando Lemus Polanía, Jimmy A. Niño, Alberto Rojas","doi":"10.15332/s2027-3355.2018.0001.04","DOIUrl":"https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2018.0001.04","url":null,"abstract":"Este artículo presenta la evaluación de las fibras de guadua como material de refuerzo en la matriz termoplástica de polietileno de alta densidad que contiene un agente de acople comercial (polybond 1009). Por medio de un diseño factorial 23 se evaluaron las diferencias entre el material compuesto (polietileno y guadua) y el material base (polietileno de alta densidad) para diferentes propiedades mecánicas.Como resultado se obtiene una disminución del 45% en la resistencia al impacto y un aumento del 49% en la resistencia a la tensión al comparar el material compuesto con el base. Resulta importante señalar que, a pesar de tener una menor resistencia al impacto, el módulo de elasticidad del material compuesto aumenta en un 234% evidenciando el papel que desempeñan las fibras de guaduacomo material de refuerzo.","PeriodicalId":346212,"journal":{"name":"Comunicaciones en Estadística","volume":"45 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2018-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127673690","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2018-06-30DOI: 10.15332/S2027-3355.2018.0001.01
Shu Wei Chou Chen, Ricardo Alvarado-Barrantes
Los modelos espaciales que suavizan las tasas de mortalidad estandarizada o los riesgos relativos son utilizados ampliamente en el mapeo de enfermedades, con el objetivo de explorar y describir patrones espaciales de un evento de interés. Generalmente, la estimación de estos riesgos relativos es imprecisa cuando los eventos son raros. Cuando se quiere incluir la tendencia temporal, el problema es aún másgrave pues el conteo de las defunciones en el perı́odo dado se divide en varios años, lo que resulta en que los conteos sean aún más bajos. En este trabajo, se analizan los modelos Bayesianos espacio-temporales que toman en cuenta la información geográfica y temporal, además de algunas covariables como el porcentaje de viviendas urbanas, porcentaje de personas entre 24 y 49 años y la tasa de mortalidadinfantil de cada cantón en el año 2011. Se concluyó que estos modelos producen mejores estimaciones de riesgos relativos por cantón y año, además de que el modelo que asume una interacción espacio-temporal más simple ajusta mejor. Finalmente, se comparan los riesgos relativos estimados con el modelo seleccionado, contra la estimación obtenida vı́a máxima verosimlitud, y resulta que el método propuestoes más eficiente y preciso.
{"title":"Un Modelo jerárquico Bayesiano espacio-temporal con variable de conteos: aplicación de VIH/SIDA en Costa Rica","authors":"Shu Wei Chou Chen, Ricardo Alvarado-Barrantes","doi":"10.15332/S2027-3355.2018.0001.01","DOIUrl":"https://doi.org/10.15332/S2027-3355.2018.0001.01","url":null,"abstract":"Los modelos espaciales que suavizan las tasas de mortalidad estandarizada o los riesgos relativos son utilizados ampliamente en el mapeo de enfermedades, con el objetivo de explorar y describir patrones espaciales de un evento de interés. Generalmente, la estimación de estos riesgos relativos es imprecisa cuando los eventos son raros. Cuando se quiere incluir la tendencia temporal, el problema es aún másgrave pues el conteo de las defunciones en el perı́odo dado se divide en varios años, lo que resulta en que los conteos sean aún más bajos. En este trabajo, se analizan los modelos Bayesianos espacio-temporales que toman en cuenta la información geográfica y temporal, además de algunas covariables como el porcentaje de viviendas urbanas, porcentaje de personas entre 24 y 49 años y la tasa de mortalidadinfantil de cada cantón en el año 2011. Se concluyó que estos modelos producen mejores estimaciones de riesgos relativos por cantón y año, además de que el modelo que asume una interacción espacio-temporal más simple ajusta mejor. Finalmente, se comparan los riesgos relativos estimados con el modelo seleccionado, contra la estimación obtenida vı́a máxima verosimlitud, y resulta que el método propuestoes más eficiente y preciso.","PeriodicalId":346212,"journal":{"name":"Comunicaciones en Estadística","volume":"28 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2018-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132168230","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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