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.
Análisis estadístico multivariante de las variables que explican el Clima Organizacional de la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2019) Millones Ramos, Carmen Rosemary; Adriazola Cruz, Rosa Ysabel
Propone realizar un análisis estadístico empleando técnicas multivariantes, de las variables que explican el clima organizacional de la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, desde la percepción de sus profesores. Para la realización de la investigación se consideró la muestra probabilística de profesores obtenida en la investigación Análisis estadístico de los factores del clima institucional y el desempeño docente en la Facultad de Ciencias Matemáticas (2016) en la que se aplicó una encuesta para la medición del clima organizacional. Luego del análisis multivariante de los datos se espera identificar los factores que tienen una contribución positiva, así como aquellos que perjudican al desarrollo del clima organizacional de la comunidad académica matemática. El clima organizacional se refiere al ambiente de trabajo propio de la organización, y dicho ambiente influye directamente en la conducta y el comportamiento de quienes en él participan y la hacen posible. El término clima se deriva de la meteorología que, al referirse a las organizaciones traslada analógicamente una serie de rasgos atmosféricos que mantienen unas regularidades determinadas y que denominamos clima de un lugar o región, al clima organizacional, traduciéndolos como un conjunto particular de prácticas y procedimientos organizacionales (Schneider, 1975). El estudio del clima organizacional es de importancia en toda institución educativa de nivel superior debido a la influencia que tiene en la calidad del servicio que brinda.
Análisis exploratorio de datos espaciales, una aplicación a la distribución de la diabetes en mujeres del Perú - 2019
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Ramirez Ucañay, Barbarita Paula Janeth; Solano Dávila, Olga Lidia
Analiza la prevalencia y distribución espacial de la diabetes mellitus en mujeres del Perú en el año 2019, para realizar una regionalización de esta enfermedad mediante el uso del análisis exploratorio de datos espaciales, para así poder determinar poblaciones vulnerables y regiones de atención prioritarias. E estudio radica en la aplicación de la técnica del “Análisis Exploratorio de Datos Espaciales”(AEDE) a la problemática de salud publica de la diabetes mellitus en mujeres del Perú con un enfoque actualizado y detallado, tomando en cuenta principalmente el eje espacial para el análisis de los datos. Asimismo, su aplicación en distintas plataformas de los SIG de software libre y código abierto para distintas plataformas (GNU/Linux, Unix, Mac OS, Microsoft Windows y Android) como QGIS, ArcMap, RStudio y GeoDa, que pueden ser de guía para la aplicación de la técnica del AEDE en distintos campos de la investigación.
Análisis exploratorio espacial de la hipertensión arterial en adultos mayores, Perú 2019
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Borja Zavaleta, Eduardo Eloin; Solano Dávila, Olga Lidia
Realiza el análisis espacial exploratorio de la distribución de la prevalencia de hipertensión arterial en adultos mayores en los departamentos del Perú en el 2019. Según el enfoque el tipo de investigación es cuantitativo, según el alcance es de tipo descriptivo, dado que se analizará la distribución espacial de la prevalencia de la hipertensión arterial en los departamentos del Perú en el 2019. El estudio es de fuente secundaria, los datos se obtuvieron de la ENDES 2019 realizado por el INEI. La ENDES es una encuesta nacional que tiene representación a nivel departamental y es una fuente de información sobre la salud de la población peruana. Las ENDES se vienen ejecutando, primero quinquenalmente desde 1986 (ENDES 1) hasta el 2000 (ENDES IV); y luego anualmente (ENDES continua), desde 2004 hasta la actualidad. Previo al análisis espacial de la hipertensión arterial en adultos mayores en el Perú, 2019, se analizó la muestra obtenida para obtener un conocimiento más profundo, esto incluye a entrevistados cuyas edades sean mayor o igual a 60, obteniendo un total de 5247 casos, pero en 11 entrevistas no se realizó las mediciones de la presión arterial, con lo cual la muestra se redujo a 5236 entrevistados. Utilizando el análisis exploratorio se llegó a identificar que Callao, Arequipa y Tumbes son los departamentos con mayor prevalencia de hipertensión arterial en adultos mayores, mientras que, Junín, Pasco y Puno son los departamentos con menor prevalencia de la enfermedad en adultos mayores.
Análisis exploratorio espacial de la violencia conyugal hacia la mujer durante la pandemia en el Perú, 2021
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Flores Heredia, Rosita Exilda; Solano Dávila, Olga Lidia
En esta investigación se empleó el análisis exploratorio de datos espaciales con el propósito de identificar y determinar patrones espaciales con respecto a la violencia conyugal ejercida contra la mujer durante la pandemia en el Perú año 2021.Se identificó tres tipos de violencia. Se utilizó la información recolectada por La Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES,2021) para el análisis. Los resultados mostraron una concentración de violencia conyugal en los departamentos del sur del Perú. Además, se logró identificar con el Índice de Morán y el Mapa de Lisa, que estos departamentos se correlacionan espacialmente y se identificó que los departamentos vecinos poseen alta incidencia de alguno de los tipos de violencia conyugal.
Análisis factorial confirmatorio del instrumento del estrés académico de los estudiantes universitarios en la educación virtual
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Lopa Zea, Ruben; Rodríguez Orellana, Hugo Marino
Determina las propiedades del Análisis Factorial Confirmatorio aplicado al instrumento del estrés académico de los estudiantes universitarios en la educación virtual, para la realización de la valoración de este cuestionario se utilizó la técnica mencionada Análisis Factorial Confirmatorio, mediante la determinación de las cargas factoriales y las medidas de bondad de ajustes se validará la estructura factorial del instrumento, asegurando su aplicabilidad y precisión. En el análisis desarrollado se identificó cuatro factores: Sobrecarga y limitaciones de tiempo, Interacción y participación, Recursos Tecnológicos y Distracciones en el Ambiente de Estudio. Donde el modelo de medida estimado presenta un ajuste general aceptable, cuyas medidas alcanzan umbrales ideales tales como GFI, RMR, IFI, RMSEA, PCFI, AGFI, PRATIO, CFI, PNFI, la cual nos indican una buena representación de los datos observados, lo cual en base a los resultados obtenidos podemos asegurar su aplicabilidad y la precisión que tiene este instrumento.
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%.
Análisis factorial múltiple de la violencia contra la mujer por parte de su pareja según ENDES, 2014 - 2019
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Rojas Babilonia, Veronica Xena; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
El propósito de este trabajo es identificar la dinámica que se da en la violencia contra la mujer por parte de su pareja desde 2014 al 2019 a nivel departamental. Se utilizó la información registrada, publicado por el Instituto Nacional de Estadística e Informática del Perú (INEI) titulada como “Informe Principal Encuesta Demográfica y de Salud Familiar Principal (ENDES)”. La investigación tiene un enfoque cuantitativo por la medición de las variables y de tipo Correlacional porque busca encontrar asociaciones entre la violencia psicológica, física y sexual en los años 2014-2019. Así también, tiene un diseño Observacional y de carácter longitudinal porque se van a incluir indicadores relacionados a la violencia. Con la técnica AFM se permitió caracterizar los niveles de violencia contra la mujer, identificando departamentos con mayor y menor nivel de violencia y distinguiendo entre niveles de violencia psicológica y física. Siendo, las regiones de Apurímac, Puno y Cuzco las de mayor nivel de violencia a diferencia de las regiones La libertad, Loreto, Lambayeque y Ucayali donde resultaron muy por el contrario en los años 2014 al 2019.
Aplicación del análisis factorial al sector microfinanciero en el Perú en el año 2010
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2012) Huerta Ayala, Noelia; Montes Quintana de Domínguez, Grabiela Yolanda
Describe cómo el funcionamiento de la micro y pequeña empresa en el Perú se ha estado desarrollando en forma creciente y escalonada en los últimos años, y que no sólo las entidades especializadas en este segmento focalizan sus esfuerzos para dar servicios financieros a los micro y pequeños empresarios, sino que la mayoría de instituciones que podríamos denominar “banca tradicional” han redireccionado su atención a éste sector emergente y utilizando el know how de la tecnología crediticia microfinanciera, buscan la bancarización trabajando con personas de los sectores de más bajos ingresos, que hasta hace poco tiempo no eran sujetos de crédito ni mucho menos tenían posibilidades de desarrollar sus negocios y, consecuentemente, mejorar su calidad de vida. Así, a lo largo de esta investigación, se realiza un diagnóstico del macro y microentorno del sector microfinanciero, su evolución, expectativas para una mayor presencia en el mercado financiero peruano y los factores que llevaron a este crecimiento al sector microfinanciero, asimismo se examina el desarrollo de la tecnología crediticia, donde el análisis de la capacidad y voluntad de pago son la base fundamental para la evaluación de créditos en las empresas especializadas en este sector.
La calidad del empleo asalariado urbano 2022: diseño y estimación de un índice sintético
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Corzo Portocarrero, Jorge Antonio; Norabuena Figueroa, Emerson Damián
Propone un índice sintético fiable construido con el auxilio del Análisis de Componentes Principales en su versión no lineal (NLPCA). Este índice busca medir el nivel de calidad del empleo asalariado del Perú urbano por el lado de la demanda de trabajo y desde la perspectiva de la población trabajadora. La base de datos empleada proviene de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), metodología actualizada, correspondiente al periodo 2015-2022. Los resultados muestran que, en el año 2022, los empleos de muy baja calidad y de baja calidad afectaron a más del 50.0% de la fuerza de trabajo asalariada urbana, asimismo, el nivel de calidad del empleo de un trabajador asalariado promedio a nivel nacional urbano se redujo en 4.5 puntos de calidad (pc), pasando de 53.2(pc) en el 2016 a 48.7(pc) en el 2022. Por otro lado, no se encontró diferencia estadística en el nivel de calidad del empleo asalariado urbano entre hombres y mujeres [Test Fligner − Policello: (p > 0.05)] y se constató la existencia de una correlación positiva [Tau b de Kendal = 0,273: (p < 0.05)] entre el nivel de educación y el nivel de calidad del empleo asalariado. En conclusión, en el Perú urbano predominan los empleos de baja calidad.
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.
Clasificación de niveles de seguridad de información con relación de buenas prácticas empleando el algoritmo de árboles de clasificación en las organizaciones peruanas
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Toledo Benavides, Beatriz; Robles Villanueva, Oscar Antonio
La gestión de seguridad de información se ha convertido en una función esencial dentro de las organizaciones pues a través de ella se protege adecuadamente uno de los recursos más importantes que tiene una organización: la información. En una situación extrema una organización sin información no podría continuar brindado sus productos y/o servicios, en una situación intermedia, perdiendo la confidencialidad o integridad de información cualquier organización tardaría en continuaar tomando decisiones o brindando sus productos o servicios, la dependencia de la información es muy grande, más aún en aquellas organizaciones que tienen una altísima dependencia de información digital y hacen un uso intensivo de tecnologías de la información. Por otra parte, tenemos que las buenas prácticas de gestión de seguridad de información pueden ser muy variadas y de diversa índole, lo cual incluye, por ejemplo, efectuar análisis y evaluación de riesgos de seguridad de información, contar con un área especializada de seguridad de información, obtener el compromiso de la alta dirección, entre otros. Dichas buenas prácticas permiten incrementar los niveles de seguriadd de la informaciión, sin embargo, no sabemos de manera objetiva cuál de estas buenas prácticas es más preponderante con relación a dichos niveles. Por lo anterior, es que M&T International, como empresa especializada en brindar servicios de seguridad de la nformación, con mas de 14 años en el mercado, considera fundamental conocer cuál o cuáles de las buenas prácticas en gestión de la seguridad de información tiene mayor relación con los niveles de seguridad de información que una organización puede lograr. El objetivo del presente trabajo es conocer a través de la aplicación de árboles de decisión la clasificación de las organizaciones peruanas en los niveles de seguridad de información, teniendo en cuenta 7 prácticas de gestión de la seguridad de información que tienen hoy en día las organizaciones peruanas. Para ello se consideró conveniente realizar una encuesta a nuestros clientes a nivel nacional, tanto entidades públicas y privadas, donde se evaluaron 7 buenas prácticas que consideramos esenciales (variables independientes) y puedan explicar, como ya se mencionó aplicando árboles de clasificación, el nivel de seguridad de información que alcanzan estas organizaciones, estos niveles se categorizan en 1) baja seguridad, 2) mediana seguridad y 3) alta seguridad. Así, por ejemplo, en nuestra experiencia hemos conocido que los bajos niveles de seguridad de información traen como consecuencia la fuga o perdida de información de la empresa ocasionando consecuencias financieras, pérdida de imagen para la organización, demandas legales, afectación a la provisión o continuidad del ofrecimiento de productos y/o servicios, entre otras consecuencias e impactos negativos. Los resultados, producto del análisis de esta encuesta será de gran utilidad para la toma de decisiones en la empresa respecto a los servicios de consultoría que ofrece, asimismo, de mucha utilidad para nuestros clientes a causa de que se les compartirá los resultados de este trabajo.
Clustering de clientes de un grupo de e-Marketplaces del Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Billadoni Villavicencio, Majorie Denisse; Pomalaya Verástegui, Ricardo Luis
El crecimiento exponencial de los e-maketplaces en el Perú junto a la relevancia de los datos transaccionales que se generan con cada compra, hace que cada vez más profesionales de las áreas comerciales y de marketing estén interesados y se encuentren en la necesidad de descubrir los patrones ocultos tras los comportamientos de compra de los clientes, los cuales son utilizados posteriormente para fijar estrategias que sigan beneficiando al crecimiento de este sector. El presente trabajo presenta, en esencia, la aplicación del algoritmo de clusterización bietápica sobre un conjunto de datos que reúne las características de compra de clientes de cuatro emarketplaces del Perú que realizaron transacciones durante los meses de mayo, junio y julio de 2021. El dataset utilizado consistió de un total de 35,881 clientes y se consideró una variable cuantitativa: Recencia, y dos cualitativas: NombreDePago y Marketplace. Tras la aplicación se encontró una agrupación aceptable de la que resultaron dos clústeres: el primero conformado por el 31% de clientes y el segundo, por el 69% restante. Se describió el perfil del cliente tipo de cada uno de los clústeres y se propusieron estrategias comerciales y de marketing que serán de gran valor para impulsar el crecimiento de las ventas.
Comparación de árboles de clasificación CART y redes neuronales perceptrón multicapa para la clasificación de estudiantes de secundaria que consumen o no alcohol
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2017) Villanueva Galván, Ingrid; Vigo Chacón, Geraldine Judith
Demostrar que las técnicas de minería de datos pueden ser una alternativa para la clasificación de los estudiantes de secundaria que consumen o no alcohol. Las técnicas que se utilizaron son Árboles de clasificación CART y Redes Neuronales de tipo Perceptrón Multicapa. Se aplicarán las dos técnicas en una población de 1044 estudiantes de secundaria, y esta, será dividida en dos muestras, el 70% para el entrenamiento y 30% para la validación. Para la comparación de los modelos que mejor discrimina a los estudiantes de secundaria que consumen o no alcohol, se utilizará la Sensibilidad y el Coeficiente de Gini. Adicionalmente, se hará la comparación aplicando la validación cruzada en ambos modelos.
Comparación de dos métodos de regresión al modelar los gastos mensuales brutos, en presencia de valores atípicos, de los hogares de la sierra central del Perú – 2013
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016) Carbajal Orihuela, Sandy Giulianna
Se comparan los resultados de ajuste al aplicar dos métodos de regresión múltiple, el método de máxima verosimilitud y el método robusto, cuyo objetivo es conocer cuál de los dos tienen mejores resultados al aplicarlos al modelo de regresión que explica los gastos mensuales de los peruanos de la sierra central, en presencia de observaciones atípicas e incumpliendo el supuesto de la normalidad de los residuos. Se realiza un análisis exploratorio previo de los datos para las diferentes variables y se analizarán usando los paquetes estadísticos SPSS y MATLAB; los datos usados en este trabajo corresponden a la Sumaria del Dominio Sierra Centro de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del año 2013.
Comparación de los modelos de regresión ordinal según su capacidad predictiva de la percepción de los padres de familia acerca de la calidad educativa escolar
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2020) Araujo Risalve, Hagler Brown; Adriazola Cruz, Rosa Ysabel
El presente trabajo es de tipo aplicativo y de diseño no experimental de corte transversal. Se analizó la variable dependiente capacidad predictiva de los modelos de regresión ordinal de categorías adyacentes y acumulativo de ventajas proporcionales, utilizando como variable interviniente a la percepción de la calidad educativa escolar en el colegio Cristo Rey Salvador UGEL 06 Ate Vitarte, Lima. Para la estimación de los modelos de regresión ordinal de categorías adyacentes y acumulativo de ventajas proporcionales se utilizó los datos de una muestra de entrenamiento el cual está conformada por los padres de familia de los alumnos de secundaria del centro educativo, posteriormente mediante una muestra de validación se comparó la capacidad predictiva de ambos modelos estimados, prediciéndose para esto la percepción de la calidad educativa escolar, obteniéndose que la capacidad de predicción, obtenida como el porcentaje de predicciones correctas es la misma, utilizando ambos modelos de regresión ordinal.
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.
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.
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.
Comparación mediante simulación de los métodos EM e imputación múltiple para datos faltantes
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2013) Galarza Guerrero, Lourdes Angelica; Kraenau Espinal, Erwin
En el siguiente trabajo se presentan dos tratamientos a los problemas suscitados en el análisis de datos con presencia de datos perdidos: El Algoritmo EM basado en la Estimación por Máxima Verosimilitud y la Imputación Múltiple para datos faltantes, ambos métodos presentan ciertas ventajas frente a los métodos de imputación simple que ocasionan la obtención de estimadores distorsionados y sesgados. El algoritmo EM y la Imputación Múltiple se aplican a un conjunto de datos obtenido por simulación, causándole la pérdida de algunos valores con el objetivo de realizar posteriores comparaciones de las estimaciones obtenidas en casos con el conjunto de datos con y sin información faltante.

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