Un algoritmo de replanificación en tiempo real basado en un índice de estabilidad de Lyapunov para líneas de metro

(SPA) En este trabajo, se propone un nuevo índice basado en el método directo de Lyapunov para el diseño de un algoritmo de reprogramación en tiempo real para líneas de metro. En este estudio se utiliza una versión modificada de un modelo de espacio de estados en tiempo real discreto, que considera los efectos de saturación en la línea de metro. Una vez que el modelo de espacio de estados se ha obtenido, el método directo de Lyapunov se aplica con el fin de analizar la estabilidad del sistema de la línea de metro. Como resultado de este análisis no sólo se propone un nuevo índice de estabilidad, sino también la creación de tres zonas de estabilidad para indicar el estado actual del sistema. Finalmente, se presenta un nuevo algoritmo que permite la reprogramación del calendario de los trenes en tiempo real en presencia de perturbaciones medianas. (ENG) A new Lyapunov-based index for designing a rescheduling algorithm in real time for metro lines has been proposed in this paper. A modified real time discrete space state model which considers saturation effects in the metro line has been utilized in this study. Once the space state model has been obtained, the direct method of Lyapunov is applied in order to analyze the stability of the metro line system. As a result of this analysis not only a new stability index is proposed, but also the establishment of three stability zones to indicate the current state of the system. Finally, a new algorithm which allows the rescheduling of the timetable in the real time of the trains under presence of medium disturbances has been presented.

Higher levels of physical fitness are associated with a reduced risk of suffering sarcopenic obesity and better perceived health among elderly. The EXERNET multi-center study

Evaluar la asociación entre los niveles físicos de la aptitud, de calidad relacionada con la salud de la vida (CVRS) y la obesidad sarcopénica

Investigación sobre percepción de los atributos en la calidad del servicio de transporte público: aplicación de diversas técnicas de análisis

La mejora de la calidad del servicio del transporte público se traduce habitualmente en un incremento de viajeros en el mismo y constituye normalmente una herramienta fundamental en las políticas de transporte basadas en la potenciación del uso del transporte público y en la disminución de la congestión de las ciudades. Por ello, la identificación de los atributos concretos que condicionan la calidad global del servicio para los usuarios, así como la estimación de la percepción y de la importancia de cada uno de ellos en la configuración de los índices de calidad, constituyen problemas que desde hace años son abordados por la literatura de índices de calidad del servicio en transporte público. Existen, sin embargo, muchas técnicas estadísticas (análisis de correlaciones, regresión lineal, modelos logit y probit, etc.) que sirven para analizar la percepción de los atributos que constituyen el índice de calidad del servicio. Al ser variables categóricas, generalmente ordinales, las que describen la percepción de la calidad, el análisis estadístico suele tener limitaciones, y muchas veces se basa únicamente en estadísticos univariantes, bivariantes y correlaciones. A partir de una campaña de encuestas llevada a cabo en varias líneas periurbanas de Madrid (520 observaciones válidas), se han aplicado varias técnicas usualmente no utilizadas en este tipo de investigaciones, en concreto análisis factorial y una aplicación específica del modelos MIMIC, que ha permitido identificar varias variables latentes que agrupan y explican algunos de los atributos de calidad normalmente utilizados. Se estudia finalmente también, de forma sucinta, un análisis de la encuesta de importancia que se llevó a cabo paralelamente, y que ofrece una primera aproximación de un análisis más profundo sobre las técnicas de ranking en el tratamiento de puntuaciones de importancia de los atributos de calidad

Comportamiento del paciente de la clínica dental. Modelo basado en la percepción de la calidad del servicio y fidelización del paciente

Esta tesis doctoral propone un modelo de comportamiento del paciente de la clínica dental, basado en la percepción de la calidad del servicio (SERVQUAL), la fidelización del paciente, acciones de Marketing Relacional y aspectos socioeconómicos relevantes, de los pacientes de clínicas dentales. En particular, el estudio de campo se lleva a cabo en el ámbito geográfico de la Comunidad de Madrid, España, durante los años 2012 y 2013. La primera parte del proceso de elaboración del modelo está basada en la recolección de datos. Para ello, se realizaron cinco entrevistas a expertos dentistas y se aplicaron dos tipos encuestas diferentes: una para el universo formado por el conjunto de los pacientes de las clínicas dentales y la otra para el universo formado el conjunto de los dentistas de las clínicas dentales de la Comunidad de Madrid. Se obtuvo muestras de: 200 encuestas de pacientes y 220 encuestas de dentistas activos colegiados en el Ilustre Colegio Oficial de Odontólogos y Estomatólogos de la I Región Madrid. En la segunda parte de la elaboración del modelo, se realizó el análisis de los datos, la inducción y síntesis del modelo propuesto. Se utilizó la metodología de modelos gráficos probabilísticos, específicamente, una Red Bayesiana, donde se integraron variables (nodos) y sus dependencias estadísticas causales (arcos dirigidos), que representan el conocimiento obtenido de los datos recopilados en las encuestas y el conocimiento derivado de investigaciones precedentes en el área. Se obtuvo una Red Bayesiana compuesta por 6 nodos principales, de los cuales dos de ellos son nodos de observación directa: “Revisit Intention” y “SERVQUAL”, y los otros cuatro nodos restantes son submodelos (agrupaciones de variables), estos son respectivamente: “Attitudinal”, “Disease Information”, “Socioeconomical” y “Services”. Entre las conclusiones principales derivadas del uso del modelo, como herramientas de inferencia y los análisis de las entrevistas realizadas se obtiene que: (i) las variables del nodo “Attitudinal” (submodelo), son las más sensibles y significativas. Al realizarse imputaciones particulares en las variables que conforman el nodo “Attitudinal” (“RelationalMk”, “Satisfaction”, “Recommendation” y “Friendship”) se obtienen altas probabilidades a posteriori en la fidelidad del paciente de la clínica dental, medida por su intención de revisita. (ii) En el nodo “Disease Information” (submodelo) se destaca la relación de dependencia causal cuando se imputa la variable “Perception of disease” en “SERVQUAL”, demostrando que la percepción de la gravedad del paciente condiciona significativamente la percepción de la calidad del servicio del paciente. Como ejemplo destacado, si se realiza una imputación en la variable “Clinic_Type” se obtienen altas probabilidades a posteriori de las variables “SERVQUAL” y “Revisit Intention”, lo que evidencia, que el tipo de clínica dental influye significativamente en la percepción de la calidad del servicio y en la fidelidad del paciente (intención de revisita). (iii) En el nodo “Socioeconomical” (submodelo) la variable “Sex” resultó no ser significativa cuando se le imputaban diferentes valores, por el contrario, la variable “Age” e “Income” mostraban altas variabilidades en las probabilidades a posteriori cuando se imputaba alguna variable del submodelo “Services”, lo que evidencia, que estas variables condicionan la intención de contratar servicios (“Services”), sobretodo en las franjas de edad de 30 a 51 años en pacientes con ingresos entre 3000€ y 4000€. (iv) En el nodo “Services” (submodelo) los pacientes de las clínicas dentales mostraron altas probabilidades a priori para contratar servicios de fisiotrapia oral y gingival: “Dental Health Education” y “Parking”. (v) Las variables de fidelidad del paciente medidas desde su perspectiva comportamental que fueron utilizadas en el modelo: “Visit/year” “Time_clinic”, no aportaron información significativa. Tampoco, la variable de fidelidad del cliente (actitudinal): “Churn Efford”. (vi) De las entrevistas realizadas a expertos dentistas se obtiene que, los propietarios de la clínica tradicional tienen poca disposición a implementar nuevas estrategias comerciales, debido a la falta de formación en la gestión comercial y por falta de recursos y herramientas. Existe un rechazo generalizado hacia los nuevos modelos de negocios de clínicas dentales, especialmente en las franquicias y en lo que a políticas comerciales se refiere. Esto evidencia una carencia de gerencia empresarial en el sector. Como líneas futuras de investigación, se propone profundizar en algunas relaciones de dependencia (causales) como SERVQUALServices; SatisfactionServices; RelationalMKServices, Perception of diseaseSatisfaction, entre otras. Así como, otras variables de medición de la fidelidad comportamental que contribuyan a la mejora del modelo, como por ej. Gasto del paciente y rentabilidad de la visita. ABSTRACT This doctoral dissertation proposes a model of the behavior of the dental-clinic customer, based on the service-quality perception (SERVQUAL), loyalty, Relational Marketing and some relevant socio-economical characteristics, of the dental-clinic customers. In particular, the field study has been developed in the geographical region of Madrid, Spain during the years 2012 and 2013. The first stage of the preparation of the model consist in the data gathering process. For this purpose, five interviews where realized to expert dentists and also two different types of surveys: one for the universe defined by the set of dental-clinic patients and the second for the universe defined by the set of the dentists of the dental clinics of the Madrid Community. A sample of 200 surveys where collected for patients and a sample of 220 surveys where collected from active dentists belonging to the Ilustre Colegio Oficial de Odontólogos y Estomatólogos de la I Región Madrid. In the second stage of the model preparation, the processes of data-analysis, induction and synthesis of the final model where performed. The Graphic Probabilistic Models methodology was used to elaborate the final model, specifically, a Bayesian Network, where the variables (nodes) and their statistical and causal dependencies where integrated and modeled, representing thus, the obtained knowledge from the data obtained by the surveys and the scientific knowledge derived from previous research in the field. A Bayesian Net consisting on six principal nodes was obtained, of which two of them are directly observable: “Revisit Intention” y “SERVQUAL”, and the remaining four are submodels (a grouping of variables). These are: “Attitudinal”, “Disease Information”, “Socioeconomical” and “Services”. The main conclusions derived from the model, as an inference tool, and the analysis of the interviews are: (i) the variables inside the “Attitudinal” node are the most sensitive and significant. By making some particular imputations on the variables that conform the “Attitudinal” node (“RelationalMk”, “Satisfaction”, “Recommendation” y “Friendship”), high posterior probabilities (measured in revisit intention) are obtained for the loyalty of the dental-clinic patient. (ii) In the “Disease Information” node, the causal relation between the “Perception of disease” and “SERVQUAL” when “Perception of disease” is imputed is highlighted, showing that the perception of the severity of the patient’s disease conditions significantly the perception of service quality. As an example, by imputing some particular values to the “Clinic_Type” node high posterior probabilities are obtained for the “SERVQUAL” variables and for “Revisit Intention” showing that the clinic type influences significantly in the service quality perception and loyalty (revisit intention). (iii) In the “Socioeconomical” variable, the variable “Sex” showed to be non-significant, however, the “Age” variable and “Income” show high variability in its posterior probabilities when some variable from the “Services” node where imputed, showing thus, that these variables condition the intention to buy new services (“Services”), especially in the age range from 30 to 50 years in patients with incomes between 3000€ and 4000€. (iv) In the “Services” submodel the dental-clinic patients show high priors to buy services such as oral and gingival therapy, Dental Health Education and “Parking” service. (v) The obtained loyalty measures, from the behavioral perspective, “Visit/year” and “Time_clinic”, do not add significant information to the model. Neither the attitudinal loyalty component “Churn Efford”. (vi) From the interviews realized to the expert dentists it is observed that the owners of the traditional clinics have a low propensity to apply new commercial strategies due to a lack of resources and tools. In general, there exists an opposition to new business models in the sector, especially to the franchise dental model. All of this evidences a lack in business management in the sector. As future lines of research, a deep look into some statistical and causal relations is proposed, such as: SERVQUALServices; SatisfactionServices; RelationalMKServices, Perception of diseaseSatisfaction, as well as new measurement variables related to attitudinal loyalty that contribute to improve the model, for example, profit per patient and per visit.

[Capitulos y ordenanzas del Gremi dels passamaners i sombrerers] [Manuscrito]

Tinta roja, azul y negra

Capítols fets e fermats per los particulars del offici de torners de la present ciutat de Valencia [Manuscrito]

Recortado afectando a la foliación original