Modelos ARIMA para pronosticar el número de estudiantes matriculados en una universidad pública de Lima 2025
| dc.contributor.advisor | Fiestas Flores, Roberto Carlos | |
| dc.contributor.author | Granados Chavez, Estefanny Grecia | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-30T13:51:20Z | |
| dc.date.available | 2025-09-30T13:51:20Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | El trabajo de suficiencia profesional se centró en la proyección del número de estudiantes matriculados en una universidad pública, considerando la importancia de una adecuada planificación académica, de infraestructura y de recursos en función de la Ley Universitaria y la programación multianual de presupuesto. Para ello, se recopilaron datos semestrales del periodo 2015-2024 provenientes de la unidad encargada de matrícula, aplicando la metodología Box-Jenkins para la construcción de modelos de series temporales. El análisis permitió identificar al modelo ARIMA (0,1,0) como el más adecuado para realizar el pronóstico de la cantidad de estudiantes matriculados hasta el año 2027, cuyos resultados mostraron una alta concordancia con los valores observados, confirmando la utilidad del enfoque estadístico para la gestión y planificación universitaria. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Granados, E. (2025). Modelos ARIMA para pronosticar el número de estudiantes matriculados en una universidad pública de Lima 2025. [Trabajo de suficiencia profesional de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Escuela Profesional de Estadística]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12672/27546 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | |
| dc.publisher.country | PE | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Pronóstico | |
| dc.subject | Estudiantes universitarios | |
| dc.subject | Educación superior | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02 | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 | |
| dc.title | Modelos ARIMA para pronosticar el número de estudiantes matriculados en una universidad pública de Lima 2025 | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| renati.advisor.dni | 16744141 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-5582-0124 | |
| renati.author.dni | 74034170 | |
| renati.discipline | 542016 | |
| renati.juror | Robles Villanueva, Oscar Antonio | |
| renati.juror | Céspedes Panduro, Bernardo | |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
| thesis.degree.discipline | Estadística | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Estadística | |
| thesis.degree.name | Licenciada en Estadística |
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