Tesis EP Estadística

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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%.
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.
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.
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.
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%).
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.

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