Facultad de Ciencias Matemáticas

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Análisis exploratorio de datos espaciales de las enfermedades respiratorias en consulta externa del Hospital Santa Rosa – 2006
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2018) Zúñiga Vilca, Carla Patricia; Cambillo Moyano, Emma Norma
Plantea una aplicación del Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE) para evaluar el tipo de patrón espacial que siguen los casos de pacientes con Infecciones Respiratorias Agudas (IRAS) del año 2006 en la ciudad de Lima - Perú y que fueron atendidos por el Hospital Santa Rosa. De igual forma también se analizan el total de casos de IRAS ocurridos en el año 2015 en Lima Metropolitana. Los resultados mostraron que los casos de IRAS atendidos por el Hospital Santa Rosa se distribuyen de forma no homogénea a lo largo de Lima Metropolitana, siendo en mayor intensidad en aquellos distritos más cercanos a dicho hospital y específicamente en el distrito de Pueblo Libre. A partir del índice de LISA y el índice de Morán se encontraron la presencia de clústeres significativos de distritos con alta demanda de las tres enfermedades más prevalentes del sistema respiratorio en consulta externa del Hospital Santa Rosa. Estos distritos son Pueblo Libre, Breña, Jesús María, Magdalena del Mar, San Miguel y Lima. A su vez se identificó un patrón espacial distinto para el total de casos de infecciones respiratorias agudas (IRAS) registrados en Lima Metropolitana al 2015. En estos casos son los distritos de San Bartolo, Chaclacayo, Punta Negra y Pucusana las que presentaron las tasas más altas de IRAS por encima de 36% de su población expuesta y representan las zonas de mayor riesgo para contraer infecciones respiratorias.
Análisis Factorial Dinámico para la proyección de las Exportaciones en el Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2013) Flores Camacho, Christian Fernando; Cambillo Moyano, Emma Norma
Este trabajo de tesis se realizó con el objetivo de proyectar las exportaciones mensuales del Perú mediante el Análisis Factorial Dinámico, modelo que consiste en la reducción de la dimensionalidad de las series a ser utilizadas como variables explicativas en la proyección de una serie macroeconómica desde un número grande a un número más pequeño de indicadores o factores. Este modelo fue desarrollado por Sargent y Sims (1977) e implementado por Aguirre y Céspedes (2004). En el Perú, las variables bajo estudio se concentraron en el primer factor al que se le denominó factor macroeconómico, posteriormente, se aplicó un modelo SARIMA para suavizar los errores de estimación y un Análisis de Intervención con el objetivo de disminuir el efecto producido por la caída de las exportaciones peruanas en el 2009 debido a la crisis mundial en ese periodo. Finalmente se obtuvo un modelo interesante el cual otorgaba mayor exactitud en la proyección de las exportaciones en el Perú explicando su variabilidad en un 97.5%.
Aplicación de análisis de homogeneidad “Homals”
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2005) Gómez Camacho, Sandra América; Cambillo Moyano, Emma Norma
Expone el desarrollo y aplicación del Análisis de Homogeneidad más conocido como Homals, debido a las soluciones mediante el Método de Mínimos Cuadrados Alternados, el cual tiene como objetivo principal encontrar asociaciones entre variables, entre categorías de las variables, así como también trata de caracterizar a los objetos mediante ciertas características que presentan. Para la aplicación del método se utilizó los indicadores demográficos y de educación de los resultados del Censo de Población y vivienda del año 1993 del INEI, porque es posible identificar a las provincias por niveles de pobreza (extrema pobreza, pobre y no pobre). Se observó que la mayoría de las provincias que se caracterizan por tener bajo desarrollo humano, se ubican en la región de la sierra; entretanto, las provincias caracterizadas como pobres son provincias de la región selva, mientras que las provincias no pobres generalmente se ubican en la costa del Perú.
Caracterización agropecuaria de las provincias del Perú Censo Agropecuario 2012
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2017) Jesús Díaz, Rubén Ronald; Cambillo Moyano, Emma Norma
Caracterizar las provincias del Perú utilizando información del IV Censo Nacional Agropecuario 2012, mediante métodos multivariados, tales como el análisis de componentes principales categóricos y análisis clúster. Se utilizó el análisis de componentes principales categórico (CATPCA) para reducir información, a partir de creación de dimensiones de las variables categorizadas, las que fueron transformados asignándoles valores a cada categoría de forma ordenada. Para la categorización de las variables se utilizó percentiles. Posteriormente, se aplicó el análisis clúster para identificar grupos de provincias homogéneos con características similares, utilizando los resultados del CATPCA. El resultado es la formación de 4 grupos homogéneos y la construcción del índice que es representado en mapas.
Caracterización del trabajo infantil en el Perú 2019, usando árboles de decisión
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Caballero Rodriguez, Keith; Cambillo Moyano, Emma Norma
Caracteriza el trabajo infantil en el Perú en el año 2019 El trabajo de investigación es no experimental, descriptivo y correlacional transversal. La fuente secundaria fue extraída de la ENAHO 2019 con la cual la muestra conformaba 29962 menores de 5 a 17 años con registros completos de 6,872,105 como población. Se realizó la prueba de chi cuadrado y estadísticos univariados como bivariados, además de aplicar el modelo de árboles de decisión CART encontrando las variables más importantes. En base al modelo de árboles de clasificación se encontró que los perfiles asociados los trabajadores infantiles son en su mayoría aquellos que poseen primaria incompleta, viven en hogares cuyo jefe de hogar realiza actividades de agricultura, silvicultura y pesca, localizados en las regiones de Áncash, Apurímac, Cajamarca y Huancavelica; se ubican en la costa norte, sierra y selva, un grupo menores de 10 a 11 años; en adición a menores de 9 años que viven en las regiones de Cusco y Pasco. Se obtuvo que la región del hogar de residencia del menor, la edad, el último nivel de estudios aprobado y la actividad realizada por el jefe(a) de hogar son los más importantes predictores para caracterizar el trabajo infantil, además de encontrar un modelo no paramétrico e interpretable con una sensibilidad 0.72 el cual representa un 72 % de trabajadores infantiles que fueron clasificados correctamente como trabajadores.
Combinación del modelo log-lineal y el análisis de correspondencia para analizar variables cualitativas
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2015) Ríos Varillas, Cecilia Constanza; Cambillo Moyano, Emma Norma
Determina las relaciones entre el análisis de correspondencia y el análisis log-lineal para obtener un método combinado de análisis de Tablas de Contingencia, en este enfoque el análisis de correspondencia es visto como una técnica que sirve para la exploración de residuos en modelos log- lineales. Las relaciones entre los modelos log-lineales y el análisis de correspondencias permiten desarrollar una metodología apropiada para el análisis de variables cualitativas mediante la combinación de ambas técnicas. En este enfoque, los modelos log-lineales se usan para evaluar la importancia de los efectos de interacción destacando los efectos que presenten diferencias significativas y luego se emplea el análisis de correspondencias para presentar las relaciones entre las categorías de las variables, de tal manera que evidencie la complementariedad entre estos dos modelos. En este estudio se resume esta metodología de análisis y se presenta una aplicación donde se estudia la relación entre el nivel de satisfacción del usuario de la consulta externa del servicio de pediatría del Hospital Nacional de Policía.
Comparación entre la metodología Statis y el análisis factorial múltiple en el análisis de tablas múltiples
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2011) Rafael Herrera, Dora Fridely; Cambillo Moyano, Emma Norma
Presenta una comparación entre la Metodología STATIS y el Análisis Factorial Múltiple. Los criterios de comparación utilizados fueron la inercia, las contribuciones, las ayudas a la interpretación, la representación individual, las variables, las condiciones y las trayectorias. Se analizan las etapas de Interestructura, Compromiso e Intraestructura. Programas SPAD v4.5, STATISTICA y SPSS 15 se utilizan para el análisis de los datos. Los métodos comparados difieren respecto a su estructura básica y procedimiento. Son similares respecto a la representación de los individuos, variables, condiciones y trayectorias de los individuos a través de condiciones. El AFM muestra algunas ventajas sobre la metodología STATIS, ya que es posible calcular las contribuciones y la calidad de la representación de los individuos y variables. Del análisis de la transición demográfica en el Perú con dos métodos, STATIS y AFM, se encuentran cuatro etapas de la transición, en relación con los niveles de vida y muerte, que muestra una visión sintética de los posibles cambios en el tiempo y la existencia de una tendencia, lo cual es importante en la transición demográfica.
Estrategias para mejorar la cobertura y difusión de los programas de educación sexual pre matrimonial de adolescentes de 15-18 años de la provincia de Lima, 2007
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2009) Arana López, Sara Adelina; Cambillo Moyano, Emma Norma
En el presente trabajo se han revisado Investigaciones existentes a nivel nacional e internacional sobre educación sexual. El estudio tiene como objetivo determinar las estrategias para mejorar la cobertura y difusión de los programas de educación sexual pre matrimonial de adolescentes de 15 – 18 años de la provincia de Lima. Para la obtención de los datos se aplico una encuesta, el análisis de los datos se realizo mediante el método multivariado, haciendo uso del análisis factorial Con el método se ha seleccionado las variables de mayor puntuación en cada grupo; también se uso las técnicas del planeamiento Estratégico. El análisis ha permitido determinar que los adolescentes no conocen sobre la difusión de los programas de educación sexual, y que la orientación lo reciben en las asignaturas de ciencias naturales o de psicología. Se concluye que la cobertura y difusión de los programas no llega a las instituciones educativas en un 90%, se determina que una de las estrategias es la participación masiva de padres de familia, maestros, profesionales de diferentes especialidades y alumnos universitarios de los últimos años de especialidad.
Factores asociados a la violencia conyugal en el Centro Emergencia Mujer - CEM, Lima, 2017
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2019) Arce Cano, Raúl; Cambillo Moyano, Emma Norma
Determina los factores asociados con la violencia conyugal en el CEM en los meses de enero hasta agosto en el año 2017. La investigación es no experimental, descriptiva con diseño transversal. La población de estudio estuvo constituida por personas que sufrieron algún tipo de violencia y fueron atendidas en el CEM sede central, Lima en el año 2017 en los meses de enero hasta agosto, la muestra fue probabilística y comprendió 186 personas. Para el análisis bivariado se aplicó la prueba de Chi-cuadrado. Del mismo modo se empleó la regresión logística binaria para calcular Odds Ratio (OR) con intervalos de confianza al 95%. La mayoría de victimas que han sufrido algún tipo de violencia son mujeres (98%), el 55% de las víctimas tienen 35 años o menos y el 45% más de 36 años, en grado de instrucción la mayoría (67%) han completado la secundaria o técnico superior. Los factores asociados a la violencia conyugal son el factor psicológico en sus categorías trastornos de personalidad (OR: 3.5; IC95% 1.32-9.15) y alcoholismo y drogadicción (OR: 28.73; IC95%7.42-89.15) en referencia a la categoría autoestima inadecuada y el factor sociológico en su categoría influencia de medios masivos (OR: 7 0.27; IC95%0.08-0.83) en referencia a la categoría personas con incomunicación conyugal. Se concluye que el factor psicológico es el que mayormente explica la violencia conyugal, y también a la violencia física, sexual y psicológica ya que es significativo en todos los análisis multivariados en comparación de los demás factores.
Factores relacionados a las enfermedades cardiovasculares en personas adultas, atendidas en el Hospital PNP. Augusto B. Leguía - 2017
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Matos Uribe, Fausto Francisco; Cambillo Moyano, Emma Norma
Determina factores relacionados a las enfermedades cardiovasculares, en personas adultas, atendidas en el Hospital PNP Augusto B. Leguía Rímac. Lima- Perú, factores que influyen en la probabilidad de ocurrencia de tener o no la enfermedad. El estudio fue observacional y retrospectivo y analítico. El diseño muestral, es aleatorio simple, se tomó una muestra al azar de 1284 pacientes e historia clínica entre los meses de octubre a diciembre 2017, se usó la regresión logística binaria múltiple. En cuanto a los resultados, de un total de 12 predictores (clasificados factores: demográficos, estilo de vida y clínicos), resultaron significativo al 5% para predecir la enfermedad cardiovascular los predictores: edad (factor demográfico), alcoholismo (factor estilo de vida), nivel de colesterol, nivel de triglicéridos, presión arterial sistólica y presión arterial diastólica (factor clínico); la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow resultó no significativo (p>0.05), indicando que el modelo logístico se ajusta bien a los datos de la muestra; los coeficientes de determinación de Cox-Snells (47.5%), Mc Fadden (48.8%), Nagelkerke (64.8%) todos aceptables; la precisión o capacidad predictiva del modelo estimado fue de 85.6% (detectar con la enfermedad o sin la enfermedad cardiovascular) y el área bajo la curva ROC fue de 0.920, tiene un poder discriminante excelente. Se concluye que la regresión logística binaria demostró ser un buen método para determinar factores que se relacionan con la enfermedad cardiovascular y además realizar estimaciones.
Factores sociodemográficos determinantes de la depresión en mujeres de 15 a 49 años – Encuesta Demográfica y de Salud Familiar 2015
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2019) Bautista López, Luis; Cambillo Moyano, Emma Norma
Determina los factores sociodemográficos que inducen a la depresión en la población de mujeres peruanas de 19 a 45 años. Utiliza la Encuesta Demográfica de Salud Familiar 2015 como base de datos. La investigación es cuantitativa de nivel correlacional, diseño no experimental de corte transversal. La selección y depuración de las variables fue en base a los objetivos, considerándose 13763 casos. A partir de ello, se determina la prevalencia de las mujeres con depresión 33.2 % (19.4 % leve, 7.1 % moderada, 3.8 % severa y 2.9 % muy severa). Por medio del modelo odds proporcionales se determino los factores sociodemográficos que inducen a la depresión: nivel de estudios de la pareja hasta nivel secundaria, nivel de riqueza pobre, tener dos o más parejas sexuales diagnóstico de diabetes o hipertensión, haber fumado en los últimos 12 meses, haber bebido alcohol alguna vez y haber sufrido violencia por parte de su pareja siendo esta la característica de mayor riesgo para sufrir depresión.
Indicador Foster Greer y Thorbecke (FGT) y su aplicación en la medición de la calidad de los servicios de Consulta Externa, Hospitalización y Emergencia del Hospital Nacional Arzobispo Loayza
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2010) Bazán Méndez, Hermes Jonathan; Cambillo Moyano, Emma Norma
Presenta el estudio del indicador FOSTER-GREER-THORBECKE (FGT) y su aplicación en la medición de la calidad de los servicios de Hospitalización, Emergencia y Consulta Externa del Hospital Nacional Arzobispo Loayza. El levantamiento de la información se realizó mediante el instrumento medición de la calidad desde la percepción de los pacientes, el procesamiento y análisis de la información levantada se realizó mediante el programa SEEUS (Software para la evaluación de encuestas de Usuarios en Salud), software brindado por el Ministerio de Salud en lo que respecta a un plan de mejora continua de la calidad en los centros de salud del país. Se obtuvieron los Índices de insatisfacción, el porcentaje de población insatisfecha, brecha de insatisfacción e importancia relativa, por cada área, variable control, dimensiones y variables. Por último, se muestra la construcción de las matrices de mejoras por cada área del hospital, estas matrices son de suma importancia para la toma de decisiones por parte de la alta dirección.
Método de clasificación para evaluar el riesgo crediticio : una comparación
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2010) Vigo Chacón, Geraldine Judith; Cambillo Moyano, Emma Norma
Se comparan dos métodos clásicos de clasificación: Análisis de Regresión Logística y Árboles de Clasificación, con el método de Redes Neuronales. La comparación se realizó en base al poder de clasificación y predicción de los modelos obtenidos en la evaluación del Riesgo Crediticio, siendo Redes Neuronales el mejor método por tener mayor poder de clasificación y predicción. Para el análisis se utilizó una Base de Datos de Riesgo Crediticio. Asimismo, se establecen las ventajas y desventajas en el empleo de cada método. -- Palabras Claves: Análisis de Regresión Logística, Árboles de Clasificación, Redes Neuronales.
Método Tucker3 en el análisis factorial dinámico para evaluar la dinámica macroeconómica del Perú 2007 – 2021
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Vásquez Pérez, José Luis; Cambillo Moyano, Emma Norma
Esta tesis se enfoca en la aplicación del modelo Tucker 3 en un contexto de tres vías para analizar la dinámica macroeconómica a nivel departamental en el periodo 2007- 2021. Se realizó una revisión exhaustiva de la literatura sobre el análisis de tres vías, subrayando la relevancia de comprender sus aspectos teóricos y aplicaciones prácticas, especialmente cuando el tiempo es una dimensión clave. A pesar de que el modelo Tucker 3 se ha utilizado en diversas áreas, su uso en economía ha sido limitado, lo que motivó esta investigación para explorar sus características y aplicabilidad en este contexto. El modelo se aplicó exitosamente a un conjunto de datos tridimensional que representaba departamentos, variables económicas y periodos de tiempo, logrando explicar el 86,6% de la variabilidad total. Un aspecto esencial fue la exclusión de Lima y Callao debido a su influencia desproporcionada. A pesar de esto, la estructura de componentes se mantuvo sólida, respaldando la validez del modelo. Los resultados del modelo Tucker 3 proporcionaron una comprensión más profunda de la dinámica macroeconómica de los departamentos del Perú, identificando tendencias notables en las relaciones entre departamentos, variables y tiempo, incluyendo afinidades geográficas y la influencia de la ubicación en las relaciones económicas regionales.
Métodos de remuestreo en los modelos de estructuras de covarianza, aplicado a la calidad de servicios en la FCA de la UNMSM
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016) Limaymanta Álvarez, César Halley; Cambillo Moyano, Emma Norma
El objetivo de la presente investigación es utilizar los métodos de remuestreo para estimar los parámetros de los Modelos de Estructuras de Covarianza cuando se tienen datos no normales provenientes de una escala de diferencial semántico. Se evaluó los modelos, características del servicio (modelo 1) y habilidades profesionales del docente (modelo 2) propuestos por Salvador (2005), el cual presentaron índices de ajuste por debajo de los niveles aceptables (GFI = 0.780, GFI = 0.795) respectivamente, por lo que se seleccionaron modelos alternativos con el Análisis Factorial Exploratorio que fueron analizados utilizando la estrategia de modelos rivales. Estos modelos alternativos, características del servicio (modelo propuesto 1) y habilidades profesionales del docente (modelo propuesto 2), presentaron índices de ajuste aceptables (GFI = 0.904, GFI = 0.922), lo que permitieron identificar aspectos importantes del servicio ofrecido y las habilidades del catedrático dentro de la calidad de los servicios que espera alcanzar la Facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Palabras clave: Modelos de Estructuras de Covarianza, calidad de servicios, métodos de remuestreo, bootstrap, jackknife.
Modelo de clases latentes multinivel aplicado a un caso
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2015) Cotrina Salas, Melissa Sheedy; Cambillo Moyano, Emma Norma
El presente trabajo tiene como objetivo investigar el Modelo de Clases Latentes Multinivel (MCLM). Este modelo es una extensión muy importante del Modelo de Clases Latentes (MCL), cuyo objetivo principal es el de construir perfiles, a partir de un conjunto de variables categóricas observadas; bajo el supuesto de independencia entre observaciones, lo que frecuentemente es vulnerado si se analizan datos que presentan cierta jerarquía. El MCLM es un modelo que permite analizar los datos modificando este supuesto, al incorporar variables latentes discretas en todos los niveles de la jerarquía, con la finalidad de conseguir una solución óptima del número de subclases o perfiles que pertenecen a cada una de estas variables latentes. Finalmente se utilizó el MCLM para determinar los niveles de depresión de una muestra de 399 internos pertenecientes a ocho establecimientos penitenciarios del país, Para el análisis se consideró un MCLM con tres clases latentes en el primer nivel, tomando en cuenta los resultados anteriores se consideró segmentar a los establecimientos penitenciarios en tres grupos: el primero, conformado por una mayor proporción de internos que fueron clasificados como “moderadamente afectados” por la depresión (58%); el segundo grupo presentó una mayor proporción de internos “altamente afectados” por esta enfermedad (69%) y el último grupo, conformado exclusivamente por internas que en su mayoría no presentaron episodios depresivos (85%).
Modelo Rasch para estimar el nivel de las funciones cognoscitivas en la escala “mini mental state examination“
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2010) Acevedo Minaya, César Augusto; Cambillo Moyano, Emma Norma
La evaluación de un instrumento psicométrico, bajo la teoría clásica de los test, brinda información sobre la confiabilidad y la validez del instrumento, también provee información de su capacidad predictiva si se compara con un criterio de referencia. El análisis aplicado a un instrumento bajo el modelo Rasch brinda información adicional como el nivel de dificultad del instrumento en función de la dificultad de los ítems que lo componen, además se obtienen estimaciones invariantes y comparables sobre el atributo evaluado por el instrumento para los individuos, a pesar que los sujetos provengan de diferentes grupos poblacionales. Los resultados obtenidos al aplicar el modelo Rasch en el Mini Mental State Examination, determinaron que el instrumento posee una baja dificultad teniendo una gran precisión para el diagnóstico del nivel cognoscitivo considerado como deterioro severo, identificando como ítems de mayor dificultad aquellos que comprenden el cálculo, la evocación y la praxis, no ajustándose al modelo Rasch.
Modelos de ecuaciones estructurales aplicados a la validación de la escala de Phubbing en universitarios limeños
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Correa Rojas, Jossué David; Cambillo Moyano, Emma Norma
Determina las evidencias de validez y fiabilidad de la Escala de Phubbing a través de modelo de ecuaciones estructurales. El diseño del estudio fue instrumental, se seleccionaron intencionalmente 619 estudiantes universitarios, en su mayoría procedentes de universidades privadas 54.6%, entre varones (45.9%) y mujeres (54.1%), con edades que van de 16 a 37 años, siendo la edad promedio igual 20.88 (M varones = 20.77; DE varones = 2.75 y M mujeres = 20.97; DE mujeres = 3.39). El análisis del modelo bifactor señala que la Escala de Phubbing presenta una estructura bidimensional con un factor general que explica la varianza compartida de los factores específicos esta estructura obtiene índices de ajuste adecuados (RMSEA=.05[.03-.06]; CFI=.99; SMRM=.03; ECV=.71; H=.89; FD=.91). Se establece la invarianza de la medida por sexo y gestión de la universidad. Se determinó que el Fear of Missing Out y la Adicción al Facebook convergen con el Phubbing. Finalmente, la fiabilidad de la medida obtuvo un omega categórico satisfactorio (.871[.844-.890]). Se concluye que la Escala de Phubbing es una medida coherente, parsimoniosa e interpretable que discrimina el Phubbing en universitarios limeños.
Modelos espaciales lineales gausianos en el estudio de la variabilidad espacial
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2015) Uribe Opazo, Miguel Angel; Cambillo Moyano, Emma Norma
Los modelos espaciales lineales gausianos son utilizados para explicar la estructura de variabilidad espacial de variables aleatorias regionalizadas, permitiendo la construcción de mapas temáticos por interpolación utilizando la técnica kriging. La estimación de los parámetros del modelo es realizada utilizando el método de máxima verosimilitud, obteniendo estimadores no sesgados de variancia mínima. Sin embargo, la estimación de los parámetros del modelo, así como la construcción de los mapas temáticos, puede ser afectada por la presencia de observaciones influyentes, siendo necesario estudios de sensibilidad. El objetivo de este trabajo es de presentar: los métodos geoestadísticos en el estudio de la variabilidad espacial de variables regionalizadas utilizando los modelos espaciales lineales gausianos; estudiar las técnicas de diagnósticos de influencia global y local de las variables regionalizadas utilizando tres esquemas de perturbación para la variable respuesta que son presentadas en la literatura. Finalmente, la metodología presentada es aplicada en dos conjuntos de datos reales, posibilitando evaluar la metodología desarrollada. Palabras clave: Dependencia espacial, Diagnóstico, Geoestadística, Máxima verosimilitud.
Optimización del clasificador “Naive Bayes” usando árbol de decisión C4.5
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2015) Alarcón Jaimes, Carlos; Cambillo Moyano, Emma Norma
El clasificador Naive Bayes es uno de los modelos de clasificación más efectivos, debido a su simplicidad, resistencia al ruido, poco tiempo de procesamiento y alto poder predictivo. El clasificador Naive Bayes asume una fuerte suposición de independencia entre las variables predictoras dada la clase, lo que generalmente no se cumple. Muchas investigaciones buscan mejorar el poder predictivo del clasificador relajando esta suposición de independencia, como el escoger un subconjunto de variables que sean independientes o aproximadamente independientes. En este trabajo, se presenta un método que busca optimizar el clasificador Naive Bayes usando el árbol de decisión C4.5. Este método, selecciona un subconjunto de variables del conjunto de datos usando el árbol de decisión C4.5 inducido y luego aplica el clasificador Naive Bayes a estas variables seleccionadas. Con el uso previo del árbol de decisión C4.5 se consigue remover las variables redundantes y/o irrelevantes del conjunto de datos y escoger las que son más informativas en tareas de clasificación, y de esta forma mejorar el poder predictivo del clasificador. Este método es ilustrado utilizando tres conjuntos de datos provenientes del repositorio UCI , Irvin Repository of Machine Learning databases de la Universidad de California y un conjunto de datos proveniente de la Encuesta Nacional de Hogares del Instituto Nacional de Estadística e Informática del Perú, ENAHO – INEI, e implementado con el programa WEKA.

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