Tesis EP Estadística

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Browsing Tesis EP Estadística by browse.metadata.advisor "Medina Merino, Rosa Fátima"

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    Comparación de los modelos logit y probit del análisis multinivel, en el estudio del rendimiento escolar
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2013) Ucedo Silva, Victor Hugo; Medina Merino, Rosa Fátima
    En el capítulo I se desarrolló el Modelo de Análisis Multinivel. Los Modelos Multinivel constituyen una propuesta realista del análisis de los datos, debido a que los diseños muestrales que se emplean actualmente son complejos. En el capítulo II se desarrolló el Modelo LOGIT. La regresión Logit utiliza una función de distribución acumulativa (FDA) de tipo logístico. La regresión logística se basa en la suposición de que la variable dependiente categórica refleja una variable subyacente cualitativa (éxito, fracaso) y deduce la función de enlace a partir de la distribución binomial. En el capítulo III se desarrolló el Modelo PROBIT, Para la regresión Probit se utiliza una FDA de distribución normal, (modelo Probit en muchas ocasiones se le llame también “Modelo Normit“). La regresión Probit asume que la variable dependiente categórica refleja una distribución subyacente cuantitativa la cual ha sido recategorizada de modo que se convierte en una variable binaria y deduce la función de enlace de la distribución normal estándar acumulada. En el capítulo IV se presenta los resultados del Modelo de Análisis Multinivel, con la Función de enlace Probit, (Probit Multinivel) y la Función de enlace Logit (Logit Multinivel) con ayuda del software LISREL. Además se plantean de manera formal los modelos para cada caso y se obtienen la razón de verosimilitud, entre otros indicadores. Por otro lado se obtiene el estadístico de Wald, y tablas de probabilidad para cada uno de los modelos, calculados en el desarrollo de la presente tesis. Para el análisis se empleó la Base de Datos del Programa Internacional para la Evaluación de Estudiantes (PISA) del año 2009.
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    Estimación de las componentes de una serie de tiempo mediante Regresión Armónica Dinámica
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Olivera Kalafatovich, Ruth Maly; Medina Merino, Rosa Fátima
    En el estudio presentado a continuación, se buscó identificar y estimar las componentes no observables de la serie de tiempo temperatura superficial del mar frente a las costas de Tumbes mediante un modelo de regresión armónica dinámica (DHR) con espacio-estado estocástico”. Para realizar la estimación se utilizó el filtro de Kalman y algoritmos fijos de intervalo suavizado. Asimismo, se trabajó con un método de optimización en el dominio de frecuencias para estimar la varianza del ruido blanco y otros hiperparámetros. En los resultados se consiguió la identificación de las componentes no observadas de la serie y su representación a través de los modelos de regresión armónica. Como tal, se definió que el modelo Ar(13) Ma(1) es el modelo que más se ajusta a la serie de tiempo con la que se trabajó, ya que presenta valores mínimos de AKAIKE, Schwarz Criterion, Hannan Quinn y las autocorrelaciones de los residuos se encuentran dentro de las bandas de confianza.
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    Identificación de preferencias académicas universitarias en alumnos de los últimos años de educación secundaria en el colegio particular “Bella Unión” mediante el uso del Análisis Conjunto -Perfil Completo- con el aplicativo estadístico R
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016) De la Cerna Villavicencio, Jhon Frank; Medina Merino, Rosa Fátima
    Explica la técnica Análisis Conjunto tradicional de perfiles completos, empleando para este fin, un caso práctico, la “identificación de preferencias universitarias en alumnos de los últimos años de educación secundaria”. El diseño del estudio fue experimental, transversal y explicativo. La selección de los estudiantes se dio a través de un muestreo por selección intencionada. Así mismo, el análisis estadístico se realizó a través del programa estadístico R haciendo uso del package Conjoint.
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    Modelos de cambio de régimen de transición determinística: Modelos SETAR (Self-Exciting Threshold Autoregressive)
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016) Bautista Bautista, Luis Alberto; Medina Merino, Rosa Fátima
    Desarrolla los modelos de cambio de régimen de transición determinística denominado modelos SETAR, cuya principal característica es su aplicación en series que presentan ciclos límites, frecuencias dependientes de amplitud y fenómenos de salto, que no pueden ser estimadas mediante los modelos lineales de series de tiempo. La metodología empleada se basa en la propuesta por (Tong, 1978) y (Tsay, 1989) que incluye la identificación y estimación de los parámetros estructurales. Por otra parte en la hipótesis de investigación se plantea una comparación entre los modelos SETAR y los modelos GARCH, a fin de determinar el modelo más apropiado para modelar las series económicas.