Tesis EP Estadística

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Análisis comparativo de modelos de pronóstico ARIMA y XGBoost aplicados a las series mensuales de ventas en una empresa certificadora
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Villafuerte Chacnama, Frank Fernando; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
Para una conocida empresa en certificaciones a nivel nacional e internacional, es importante hacer un seguimiento de las ventas de las diferentes unidades de negocio, además, de contar con estimaciones para poder tomar decisiones en cuanto a la ejecución presupuestal, asimismo, permite tener una forma de medir el performance que va teniendo la empresa en ventas. En este trabajo se realiza una comparación del poder predictivo de modelos de series de tiempo aplicados en las ventas históricas de la empresa, utilizando como base teórica el enfoque de dominio de tiempo (Box y Jenkins) con el modelo ARIMA y el uso del algoritmo XBGoost, utilizando los indicadores de evaluación para seleccionar aquel modelo que permita obtener mejores pronósticos para tener una mejor previsualización de ventas en los próximos meses, y en base a esto, tomar las mejores decisiones en cuanto la asignación presupuestal, conocimiento de performance en ventas, etc.
Factores asociados a la depresión en tiempos de pandemia mediante regresión logística, 2021
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Huaranca Saez, Dayana Maranatha; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
El objetivo de esta investigación fue determinar los factores asociados a la depresión en tiempos de pandemia utilizando un modelo de regresión logística binaria. Metodológicamente, se emplea un diseño no experimental, transversal y correlacional, con datos de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) 2021. La muestra trabajada incluye 27,719 personas. Se aplicaron técnicas de manejo de datos desbalanceados como SMOTE para mejorar la precisión del modelo. Los resultados indican que factores como la edad, el sexo, el nivel educativo, el estado civil, y la presencia de comorbilidades (hipertensión y diabetes) están significativamente asociados a la depresión. En conclusión, esta investigación ofrece una comprensión detallada de los determinantes de la depresión en el contexto de la pandemia, proporcionando información valiosa para la formulación de políticas de salud pública.
Modelación y proyección de la demanda de turismo en el Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Graciano Alvarado, Domenico Giancarlo; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
La presente tesis, tuvo como objetivo determinar la posibilidad de modelar y proyectar la demanda de turismo en el Perú hasta diciembre del año 2024, obteniendo datos abiertos de la página del MINCETUR desde el mes de enero del año 2002 hasta julio del año 2023, para ello fue necesario también estimar algunos valores ausentes debido a la pandemia del Covi19 del año 2020, época que no hubo ingreso de turistas al país, por lo tanto, no existe registro de datos durante 6 meses. Se estimó con la metodología de Box&Jenkins, 5 modelos SARIMA para su comparación y debido a resultados estadísticos, como menor valor MAPE y RMSE, se eligió un modelo SARIMA(2,1,2)(1,1,3)12 siendo el más adecuado para predecir la cantidad de ingresantes turistas hasta diciembre del año 2024, debido a ello es ahora posible modelar y proyectar el turismo en el Perú, para una planificación económica en este sector.
Random forest de los factores asociados a la desnutrición crónica en niños peruanos menores de cinco años, 2020
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Paucar García, Bryand; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
Analizar los factores asociados a la desnutrición crónica en niños peruanos menores de cinco años en 2020, utilizando dos modelos de machine learning: Random Forest y AdaBoost. Se balanceó la variable dependiente para ambos modelos y se compararon mediante indicadores de desempeño. Los resultados mostraron que el modelo Random forest tuvo un mejor desempeño en términos de AUC y sensibilidad, mientras que el modelo AdaBoost tuvo una mejor especificidad. En cuanto a los factores asociados a la desnutrición infantil, se identificaron la edad del menor, el número de niños en el hogar y el índice de riqueza como los más importantes. En conclusión, el modelo Random forest fue el más adecuado para predecir la desnutrición crónica en niños peruanos menores de cinco años en 2020, y los factores de mayor importancia fueron la edad del menor, el número de niños en el hogar y el índice de riqueza. Estos hallazgos pueden ser de gran utilidad para desarrollar estrategias efectivas de prevención y control de la desnutrición infantil en Perú.
Regresión logística aplicado a los factores socioeconómicos asociados al nivel de educación financiera de los estudiantes de 5° de secundaria, 2022
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Puchoc Carbajal, Katherine Susan; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
Determina la influencia de los factores socioeconómicos en el nivel de educación financiera de los estudiantes de 5° de secundaria en instituciones educativas de Comas y San Martín de Porres, Perú, durante el año 2022. Para lograr este objetivo, se empleó un enfoque cuantitativo y un diseño no experimental, transversal y correlacional. La población estuvo conformada por estudiantes de secundaria de ambas zonas, seleccionando una muestra de 244 estudiantes mediante muestreo aleatorio simple. Se aplicó un cuestionario para medir tanto el nivel de educación financiera como los factores socioeconómicos. El análisis se realizó utilizando un modelo de regresión logística binaria, permitiendo estimar la probabilidad de que un estudiante presente un nivel bajo de educación financiera en función de variables como el ingreso familiar, nivel educativo de los padres y acceso a recursos financieros, entre otros. Entre los resultados más relevantes se encontró que el 68.9% de los estudiantes presentan un nivel alto de educación financiera, mientras que el 31.1% presenta un nivel bajo. La regresión logística mostró que los estudiantes con ingreso familiar bajo, bajo nivel educativo de los padres y limitado acceso a recursos financieros presentan mayores probabilidades de tener un bajo nivel de educación financiera. Se concluye que los factores socioeconómicos desempeñan un papel crucial en el nivel de educación financiera de los estudiantes, sugiriendo la necesidad de políticas públicas que aborden estas desigualdades para mejorar el acceso y conocimiento financiero entre los estudiantes.
Regresión logística ordinal aplicado a los factores asociados a la hipertensión arterial en pacientes de la institución prestadora de servicios de salud Expertta Salud, 2020
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Chalan Neira, Javier Eduardo; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
Determina los factores asociados a la hipertensión arterial en pacientes de la institución prestadora de servicios de salud Expertta Salud, mediante la aplicación de la regresión logística ordinal. Para ello, se tuvo como muestra a 652 de un total de 7543 pacientes de la Institución Prestadora de Servicios de Salud Expertta Salud correspondientes a tres programas vive sano, Krystal y Krystal continuador del año 2020 incluyendo mujeres y varones de todas las edades procedentes de lima metropolitana. Los resultados obtenidos indican que los factores asociados a la hipertensión arterial en pacientes de la institución prestadora de servicios de salud Expertta Salud, mediante la aplicación de la regresión logística ordinal son: la edad, el sexo, colesterol HDL, diabetes mellitus, consumo de tabaco, presión arterial sistólica y la presión arterial diastólica. Además, al comparar los modelos de regresión logística ordinal por medio de los modelos de enlace Logit, Probit y Log-log complementario, los resultados son semejantes, pero el modelo de enlace Logit presenta ligeramente mayor porcentaje de clasificación correcta.

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