On some new mathematical models for infective diseases: analysis, equilibrium, positivity and vaccination controls

196 p.

Estudio del comportamiento térmico del instrumento TriboLAB durante su estancia en la Estación Espacial Internacional desde la perspectiva del análisis de datos funcionales

[ES]El objetivo principal de esta tesis de máster es el estudio del comportamiento térmico del instrumento TriboLAB durante su estancia en la Estación Espacial Internacional, junto con la comparación de dicho comportamiento con el pronosticado por los modelos térmicos matemáticos empleados en el diseño de su sistema de control térmico. El trabajo realizado ha permitido profundizar de forma importante en el conocimiento del mencionado comportamiento. Ello permitirá poner a disposición de otros experimentadores interesados en ubicar sus instrumentos en los balcones exteriores de la Estación Espacial Internacional, información real acerca del comportamiento térmico de un equipo de las características del TriboLAB en dichas condiciones. Información de gran interés para ser empleada en el diseño del control térmico de sus instrumentos, especialmente ahora que la vida útil de la Estación Espacial Internacional ha sido prorrogada hasta 2020. El control térmico de los equipos espaciales es un aspecto clave para asegurar su supervivencia y correcto funcionamiento bajo las extremas condiciones existentes en el espacio. Su misión es mantener los distintos componentes dentro de su rango de temperaturas admisibles, puesto que en caso contrario no podrían funcionar o incluso ni siquiera sobrevivir más allá de esas temperaturas. Adicionalmente ha sido posible comprobar la aplicabilidad de distintas técnicas de análisis de datos funcionales en lo que respecta al estudio del tipo de datos aquí contemplado. Así mismo, se han comparado los resultados de la campaña de ensayos térmicos con los modelos térmicos matemáticos que han guiado el diseño del control térmico, y que son una pieza fundamental en el diseño del control térmico de cualquier instrumento espacial. Ello ha permitido verificar tanto la validez del sistema de control térmico diseñado para el TriboLAB como con la adecuada similitud existente entre los resultados de los modelos térmicos matemáticos y las temperaturas registradas en el equipo. Todo ello, ha sido realizado desde la perspectiva del análisis de datos funcionales.

A Note on Wavelet Correlation and Cointegration

In a recent paper Leong-Huang:2010 {Journal of Applied Statistics 37, 215–233} proposed a wavelet-correlation-based approach to test for cointegration between two time series. However, correlation and cointegration are two different concepts even when wavelet analysis is used. It is known that statistics based on nonstationary integrated variables have non-standard asymptotic distributions. However, wavelet analysis offsets the integrating order of nonstationary series so that traditional asymptotics on stationary variables suffices to ascertain the statistical properties of wavelet-based statistics. Based on this, this note shows that wavelet correlations cannot be used as a test of cointegration.

Weighting social preferences in participatory multi-criteria evaluations: a case study on sustainable natural resource management

28 p.

Exploring Game Performance in the National Basketball Association Using Player Tracking Data

Recent player tracking technology provides new information about basketball game performance. The aim of this study was to (i) compare the game performances of all-star and non all-star basketball players from the National Basketball Association (NBA), and (ii) describe the different basketball game performance profiles based on the different game roles. Archival data were obtained from all 2013-2014 regular season games (n = 1230). The variables analyzed included the points per game, minutes played and the game actions recorded by the player tracking system. To accomplish the first aim, the performance per minute of play was analyzed using a descriptive discriminant analysis to identify which variables best predict the all-star and non all-star playing categories. The all-star players showed slower velocities in defense and performed better in elbow touches, defensive rebounds, close touches, close points and pull-up points, possibly due to optimized attention processes that are key for perceiving the required appropriate environmental information. The second aim was addressed using a k-means cluster analysis, with the aim of creating maximal different performance profile groupings. Afterwards, a descriptive discriminant analysis identified which variables best predict the different playing clusters. The results identified different playing profile of performers, particularly related to the game roles of scoring, passing, defensive and all-round game behavior. Coaching staffs may apply this information to different players, while accounting for individual differences and functional variability, to optimize practice planning and, consequently, the game performances of individuals and teams.