Grafiko elkarreragile eta dinamikoak estatistika ofizialetan

Ordenagailuek zein informatikak azken urteetan jasandako aurrerapenek eragin zuzena izan dute datuen bistaratzearen esparruan. Datuen bistaratzea delako analisi prozedurak funtsean ahalbidetzen du jasotako datuak era adierazgarrian sintetizatu edo laburtzea; datuen analisi klasikoaren osagarria da, zenbakizko kalkuluko prozeduretan oinarritua. Aipaturiko berrikuntzek, ahalbidetu dute bistaratze estatiko edo klasikoez gainera, interaktibo edo elkarreragile deritzen beste bistaratze so stikatuago batzuk sortzen hastea. Estatistika o zialen erakundeak, eta bereziki Eustat Euskal Estatistika Erakundea, hasiak dira informazioaren teknologia berri hauek aplikatzen, hauek eskaintzen dizkieten aukera eta berrikuntzez baliatuz egoera berrira moldatu ahal izateko. Memoria honetan, alde batetik, 2013-2014 urteetan zehar Eustatentzat sorturiko bi gra ko elkarreragile eta dinamikoak (Time Line gra koak eta Populazio-piramide interaktibo eta dinamikoak) aipatu eta aztertuko dira eta bestalde etorkizunean mapa geogra koei elkarturiko bistaratzeak sortzeko alternatiben analisi sakona eta diseinu ezberdinen proposamenak egiten dira. Memoriaren lehenengo zatian aztertzen diren Time Line gra koak eta Populazio-piramide interaktiboak Eustat Euskal Estatistika erakundeak 2 urtean zehar datuen bistaratzearen gaiaren inguruan egindako ikerketa lanetik ateratako emaitza eta ondorioetatik abiatuz garatu dira. Gra ko elkarreragile eta dinamikoak hartzen ari diren garrantziaz jabetuta eta honetako gra koak sortu eta publikatzeko beharra ikusita Eustatek bere web orrian gra ko interaktibo gehiago gehitzeko erabakia hartu du, hurrengo pausoa mapa geogra koei loturiko bistaratzeak sortzea izango delarik. Hain zuzen, Time Line gra ko elkarreragilea lerro-, azalera- edo barradiagrama batez eta kontrol-mugikor deritzon egitura batez osaturik dago eta erabiltzaileari x-ardatzean erakutsi nahi duen balio-tartea hautatzeko aukera ematen dio, y-ardatza ere automatikoki bir-eskalatzen delarik. Populazio-piramide interaktibo eta dinamikoa funtsean populazio-piramide klasiko batean oinarrituriko bistaratze dinamiko eta elkarreragilea da, erabiltzaileari gra koarekin jokatuz piramide tradizionaletan atera ezin dezakeen informazioa ondorioztatzeko aukera ematen diona. Memoriaren azken zatian aztertzen diren mapa geogra koei elkarturiko bistaratzeak funtsean herrialde-, eskualde- zein udalerri-estatistikak erakusten dituen mapa tematiko batean oinarritzen dira, elkarrekin erlazionaturiko zenbait ikuspuntu ezberdin erakutsiz.

A review of travel time estimation and forecasting for advanced traveler information systems

Providing on line travel time information to commuters has become an important issue for Advanced Traveler Information Systems and Route Guidance Systems in the past years, due to the increasing traffic volume and congestion in the road networks. Travel time is one of the most useful traffic variables because it is more intuitive than other traffic variables such as flow, occupancy or density, and is useful for travelers in decision making. The aim of this paper is to present a global view of the literature on the modeling of travel time, introducing crucial concepts and giving a thorough classification of the existing tech- niques. Most of the attention will focus on travel time estimation and travel time prediction, which are generally not presented together. The main goals of these models, the study areas and methodologies used to carry out these tasks will be further explored and categorized.

Analysis of multivariate stochastic signals sampled by on-line particle analyzers: Application to the quantitative assessment of occupational exposure to NOAA in multisource industrial scenarios (MSIS)

In multisource industrial scenarios (MSIS) coexist NOAA generating activities with other productive sources of airborne particles, such as parallel processes of manufacturing or electrical and diesel machinery. A distinctive characteristic of MSIS is the spatially complex distribution of aerosol sources, as well as their potential differences in dynamics, due to the feasibility of multi-task configuration at a given time. Thus, the background signal is expected to challenge the aerosol analyzers at a probably wide range of concentrations and size distributions, depending of the multisource configuration at a given time. Monitoring and prediction by using statistical analysis of time series captured by on-line particle analyzers in industrial scenarios, have been proven to be feasible in predicting PNC evolution provided a given quality of net signals (difference between signal at source and background). However the analysis and modelling of non-consistent time series, influenced by low levels of SNR (Signal-Noise Ratio) could build a misleading basis for decision making. In this context, this work explores the use of stochastic models based on ARIMA methodology to monitor and predict exposure values (PNC). The study was carried out in a MSIS where an case study focused on the manufacture of perforated tablets of nano-TiO2 by cold pressing was performed