Tesis EP Estadística

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Browsing Tesis EP Estadística by Subject "Análisis de regresión logística"

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    Comparación de modelos de clasificación: regresión logística y árboles de clasificación para evaluar el rendimiento académico
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2017) Lizares Castillo, Mónica
    Se comparan dos modelos de clasificación llamados regresión Logística Binaria y Arboles de clasificación (CHAID) para evaluar el rendimiento académico. El comportamiento de estos modelos fue medido por cuatro indicadores: Sensibilidad, Curva ROC, Índice de GINI e Índice de Kappa en base al poder de clasificación y predicción de los modelos obtenidos sobre rendimiento académico. Encuentra que Arboles de clasificación es el mejor modelo por tener mayor poder de clasificación y predicción. Para el análisis se utiliza una base de datos sobre estudiantes universitarios del primer semestre matriculado en el curso de Matemática, obtenido de un repositorio de Machine Learning.
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    Factores asociados al rendimiento académico en los cursos de Matemática Básica y Cálculo I de los alumnos ingresantes de la FCM-UNMSM utilizando regresión logística binaria
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2017) Ancco Cayllahua, Adolfo Aldo; Solano Dávila, Olga Lidia
    Identifica los factores que influyen en el rendimiento académico de los alumnos ingresantes de la Facultad de Ciencias Matemática (F.C.M) de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) en los cursos de Matemática Básica y Cálculo I utilizando el modelo estadístico de regresión logística binaria; para identificar los principales factores influyentes se realizó una encuesta dirigida a los alumnos que ingresan a la Facultad de Ciencias Matemáticas matriculados en el semestre 2015-I en los cursos de Matemática Básica y Cálculo I.
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    Factores asociados con la desnutrición crónica en niños menores de 5 años en el Perú: regresión logística multinivel
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2012) Iparraguirre Orihuela, Luz Margareth; Agüero Palacios, Ysela Dominga
    Manifesta que la desnutrición crónica definida como el retardo en el crecimiento del niño con relación a su edad, está considerada como un indicador sintético de la calidad de vida, debido a que es el resultado de una combinación de factores socioeconómicos presentes en el entorno del niño y niña durante su período de gestación, nacimiento y desarrollo, de allí la importancia de estudiar los factores relacionados con la presencia de desnutrición crónica en niños y niñas menores de cinco años. El estudio se basa en una muestra de 6 820 niños y niñas menores de cinco años a nivel nacional; datos que forman parte de la encuesta demográfica y de salud familiar- ENDES 2009. La finalidad del presente trabajo es determinar los factores contextuales e individuales asociados con la desnutrición crónica en niños y niñas menores de cinco años en el Perú utilizando el Análisis de regresión logística jerárquico de dos niveles.
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    Factores que caracterizan a los estudiantes sanmarquinos de pregrado que trabajan, y que influyen en su bajo rendimiento académico
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2003) Chumpitaz Vásquez, Miguel Angel; Ponce Aruneri, María Estela
    Busca investigar la relación entre dicha situación con algunos aspectos socioeconómicos, demográficos y académicos de los estudiantes sanmarquinos de pregrado. Para cumplir con los objetivos de investigación no sólo se utilizó el análisis de tablas de contingencia, sino además dos métodos multivariantes uno exploratorio y otro confirmatorio- En primer lugar, el análisis de correspondencia múltiple para caracterizar a los estudiantes de pregrado que trabajan y en segundo lugar el análisis de regresión logística para encontrar dos modelos, uno que permita explicar la situación laboral y otro el rendimiento académico de los estudiantes de pregrado. La información con la que se trabajó corresponde a los datos del Censo Universitario Sanmarquino 2002, para lo cual seleccionamos una muestra de 718 estudiantes de pregrado. Para analizar los datos se utilizaron los siguientes softwares estadísticos, SPSS, STATISTICA además del programa EXCEL.
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    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.
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    Rotación de personal : predicción con modelo de regresión logística multinivel
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2014) Quispe Millones, Sandra Giovana; Domínguez Cirilo, Wilfredo Eugenio
    Se analiza la rotación del personal en una empresa privada a través de un modelo de regresión logística de 2 niveles, buscando establecer la relación entre las características del trabajador, el área en que trabaja y la desvinculación laboral durante el periodo de prueba de 6 meses establecido por la empresa. Se introducen conceptos de modelos lineales generalizados, regresión logística y modelos multinivel que sirven como base para describir los aspectos más relevantes de la regresión logística multinivel y sus ventajas frente a los modelos de un solo nivel. Se analizó la desvinculación de los trabajadores (primer nivel) anidados en áreas de la empresa (segundo nivel), identificando la variabilidad existente entre las áreas ( =0.28) y el perfil del desertor. Los resultados se comparan con los obtenidos con un modelo de regresión logística múltiple de un solo nivel, se encontraron diferencias respecto al aporte de las variables estado civil, escala remunerativa del puesto y beneficios adicionales brindados por el área.