The Panama Canal, inaugurated in 1914, continues to play a pivotal role in global maritime connectivity. In 2016, the Canal underwent a significant expansion, reshaping maritime transit by accommodating larger vessels and reinforcing its strategic importance in international trade. The objective of this study is to identify a suitable time series statistical model to forecast the number of vessels transiting the Panama Canal. The three approaches employed were the following: the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, the Holt–Winters (HW) exponential smoothing method, and the Neural Network Autoregressive (NNAR) model. The models were compared based on forecasting errors to evaluate their predictive accuracy. Overall, the NNAR model exhibited slightly better predictive performance than the SARIMA (1,0,1) (0,1,1) model in terms of error, with both outperforming the Holt–Winters model by a significant margin.

El proyecto denominado como: “Alfabetización Estadística (E-Alfa)” es una actividad de extensión realizada en el marco del Servicio Social de la Escuela de Estadística, el cual busca dar a conocer a la población sobre la importancia y la utilidad de esta ciencia como una herramienta para la recolección, procesamiento y análisis de datos para la toma de decisiones en determinados contextos, por lo general en el campo de la salud, en lo cotidiano considerando la diversidad del enfoque profesional que se quiere aplicar (Nowacki, et al., 2024). Este enfoque permite vincular el aprendizaje estadístico con problemas reales, siguiendo un ciclo completo de investigación que incluye la recolección, organización, análisis y comunicación de datos (Alsina et al., 2023; Wild & Pfannkuch, 1999). El objetivo de esta actividad se centra en desarrollar una técnica estadística desde la recolección de los datos hasta su publicación. Se emplea una metodología activa, en el cual tanto los estudiantes participantes como la población intervenida logran ampliar sus conocimientos sobre la Estadística desde el enfoque de un caso práctico. A través de metodologías activas, los estudiantes trabajan en equipo para implementar técnicas estadísticas, aplicadas a las diversas regiones de salud, lo que no solo fortalece sus competencias estadísticas, sino también habilidades interpersonales y sociales (Rodríguez-Muñiz et al., 2020). La población referida para el desarrollo del Servicio Social consta de pacientes y personal de salud que se encontraban en las instalaciones de salud de las regiones de Panamá Centro y Panamá Oeste. Se destaca que este tipo de experiencias promueven un aprendizaje significativo tanto para los estudiantes como para los beneficiarios, mejorando la percepción sobre la utilidad de la estadística en la vida diaria (Franklin et al., 2020).

La lluvia constituye uno de los fenómenos naturales más relevantes en las regiones tropicales por su impacto ambiental, social y económico, especialmente en la gestión de los recursos hídricos. La topografía y la interacción de las masas oceánicas del Pacífico y el Caribe determinan en Panamá una marcada variabilidad espacial de la precipitación, evidenciada en los contrastes pluviométricos entre ambas vertientes. El presente estudio tuvo como objetivo identificar regiones climáticamente homogéneas en cuanto a la precipitación acumulada mensual en Panamá durante el periodo 1980–2010. Para ello, se emplearon registros de estaciones meteorológicas con datos continuos, sometidos a procesos de control estadístico de calidad, lo que permitió depurar la muestra a 78 estaciones meteorológicas válidas. Posteriormente, se aplicaron técnicas estadísticas multivariadas, específicamente el Análisis de Componentes Principales y el Análisis de Conglomerados, utilizando la Distancia Euclidiana y el método de Ward. Los resultados revelaron dos grandes regiones climáticas correspondientes a las vertientes Pacífica (62 estaciones meteorológicas) y Caribe (16 estaciones meteorológicas), subdivididas en 10 y 2 subregiones homogéneas, respectivamente. Estos hallazgos confirman la eficacia de las técnicas multivariadas para la regionalización climática en regiones tropicales y aportan una base científica sólida para la gestión y planificación sostenible del recurso hídrico en Panamá.