DSpace Colección :
http://hdl.handle.net/20.500.14076/25
2024-03-29T04:57:19ZComparación de la regresión logística con efectos aleatorios y la regresión logística tradicional, aplicado a la violencia contra la mujer - Endes 2019
http://hdl.handle.net/20.500.14076/25833
Título : Comparación de la regresión logística con efectos aleatorios y la regresión logística tradicional, aplicado a la violencia contra la mujer - Endes 2019
Autor : Tinco Domínguez, Alfredo Walter
Resumen : La violencia contra la mujer como problema social debe prevenirse y atenderse con estrategias y sumo cuidado pues este mal se ha presenciado continuamente dentro del Perú. El objetivo de la presente investigación se centra en la aplicación de la regresión logística con efectos aleatorios, esto con la finalidad de determinar si su aplicación genera una diferencia de la aplicación de la regresión logística tradicional aplicado en la encuesta Demográfica de Salud Familiar ENDES 2019. Siendo una investigación del tipo básica, con un enfoque cuantitativo, nivel explicativo, de diseño no experimental y de corte transversal. La muestra estudiada comprendió a todas las ciudades del Perú, contando con un total de 15672 registros válidos. Se concluye de la investigación lo siguiente: - Se concluye que, el modelo de regresión logística con efecto aleatorio genera un mejor modelo estadísticamente significativo (p<0.05) que el modelo logístico tradicional. Además, la regresión logística con efecto aleatorio al igual que la regresión logística tradicional, permite conocer los parámetros estimados de las variables independientes, por lo cual se pueden interpretar y tener mejores referencias de las variables influyentes en la violencia contra la mujer. Las variables relacionadas directamente con la pareja e incrementan la probabilidad de que una mujer sufra de violencia fueron: "Pareja no confía", "Pareja ejerce control en la mujer", "Pareja bebe alcohol frecuentemente". Las variables relacionadas directamente con la pareja y que disminuyen la probabilidad de que una mujer sufra de violencia fueron: "Bajo respeto de la pareja", "Regular respeto de la pareja", "Alto respeto de la pareja", "Muy alto respeto de a pareja", y la combinación entre el esposo bebe alcohol frecuentemente y el "Medio y Muy Rico" índice de riqueza del hogar. Las variables relacionadas a la mujer que incrementan la probabilidad de sufrir violencia fueron: "La edad de la mujer" a mayor edad, mayor probabilidad de sufrir violencia, "Índice de riqueza del hogar medio", "Los padres la castigaban físicamente de pequeña", "Última decisión la toma la mujer" a mayor autoridad mayor probabilidad de sufrir violencia, "Mujer violenta", "Padre golpeaba a su madre" y ''Índice de riqueza medio y que la mujer sea violenta". Las variables relacionadas a la mujer que disminuyen la probabilidad de sufrir violencia fueron: "Esposa trabaja" y ''Nivel educativo superior de la mujer".; Violence against women as a social problem must be prevented and addressed with strategies and great care because this evil has been continuously witnessed within Peru. The objective ofthis research focuses on the application of logistic regression with random effects, this in order to determine if its application generates a difference from the application of traditional Ioiistic regression applied in the Demographic Survey of Family Health ENDES 2019. Being a basic type of research, with a quantitative approach, explanatory level, nonexperimental design and cross-sectional. The sample studied included all the cities of Peru, with a total of 15672 valid records. The research concludes the following: -It is concluded that the logistic regression model with random effect generates a better statistically significant model (p<0.05) than the traditional logistic model. In addition, logistic regression with random effect, like traditional logistic regression, allows us to know the estimated parameters of the independent variables, by which they can be interpreted and have better references of the influential variables in violence against women. The variables directly related to the couple and increase the probability that a woman suffers from violence were: "Couple <loes not trust", "Couple exercises control in the woman", "Couple drinks alcohol frequently". Toe variables directly related to the couple and that decrease the probability that a woman will suffer from violence were: "Low respect ofthe couple", "Regular respect of the couple", "High respect of the couple", "Very high respect of the couple", and the combination between the husband drinks alcohol frequently and the "Medium and Very Rich" index of household wealth. The variables related to women that increase the probability of suffering violence were: "The age ofthe woman" at an older age, the greater the probability of suffering violence, "Average household wealth index", "Parents physically punished her as a child", "Last decision made by the woman" the greater the probability of suffering violence, "Violent woman", "Father beat his mother" and "Average wealth index and that the woman is violent". The variables related to women that decrease the probability of suffering violence were: "Wife works" and "Higher educational level ofwomen".2023-01-01T00:00:00ZEstimación de la prevalencia de hidatidosis humana considerando la distribución espacial en dos centros poblados de Junín-Perú
http://hdl.handle.net/20.500.14076/25251
Título : Estimación de la prevalencia de hidatidosis humana considerando la distribución espacial en dos centros poblados de Junín-Perú
Autor : Espinoza Hurtado, Oswaldo Gabriel Ernesto
Resumen : En el campo de la epidemiología, la medición correcta de un indicador es de suma importancia. Debido a esto, para estimar correctamente el valor para la prevalencia de una enfermedad, se propuso una metodología que permita corregir el sesgo de selección espacial existente cuando la información se recolecta por medio de campañas en un centro de salud. Se partió del supuesto de que el riesgo a ser seleccionado para la muestra no era aleatorio a nivel espacial. Por medio del contraste entre las funciones de intensidad de la población y la muestra se determinaron los pesos que permitieron ajustar un modelo para estimar la prevalencia corregida. Este procedimiento se realizó tanto en simulaciones, como usando la data real correspondiente a dos centros poblados de Junín. Pese a que los resultados en las estimaciones de los casos simulados fueron no concluyentes, se analizó sobre la data real; ajustando los modelos no solo con la data espacial, sino integrando covariables epidemiológicas como factores de riesgo, lo que permitió una mejora en las métricas de ajuste de los modelos. En el caso de Corpacancha se encontró que la prevalencia se encontraba sobreestimada; mientras que en Canchayllo, esta se encontraba subestimada.; In the field of epidemiology, the correct measurement of an indicator is of paramount im-portance. Due to this, in order to correctly estimate the value for the prevalence of a disease, a methodology was proposed to correct the existing spatial selection bias when the information is collected through campaigns in a health center. Furthermore, it was assumed that the risk to be selected for the sample was not random at the spatial level. By means of the contrast between the intensity functions of the population and the sample, the weights that allowed adjusting a model to estimate the corrected prevalence were determined. This procedure was carried out both in simulations and using the real data corresponding to two populated centers of Junín. Although the results in the estimates of the simulated cases were inconclusive, the real data was analyzed; adjusting the models not only with spatial data, but also integrating epidemiological covariates as risk factors, which allowed an improvement in the adjustment metrics of the models. In the case of Corpacancha, it was found that the prevalence was overestimated; while in Canchayllo, it was underestimated.2022-01-01T00:00:00ZAnálisis de datos espaciales y aplicación del índice de autocorrelación de Moran usando los indicadores de la carga fiscal del Ministerio Público-Fiscalía de la Nación
http://hdl.handle.net/20.500.14076/24874
Título : Análisis de datos espaciales y aplicación del índice de autocorrelación de Moran usando los indicadores de la carga fiscal del Ministerio Público-Fiscalía de la Nación
Autor : Guillen Guillen, Carlos Alberto
Resumen : El presente trabajo de suficiencia profesional nace en respuesta a la necesidad de promover el intercambio y uso de datos y servicios de información espacial o georreferenciada, desde la emisión del - DECRETO SUPREMO Nº 029-2021-PCM, el cual establece la implementación de la plataforma nacional de datos georreferenciados denominada GEOPERU, plataforma digital única de integración de datos espaciales o georreferenciados y estadísticos, esta plataforma armoniza las bases de datos de las entidades de la Administración Pública para un mejor análisis y toma de decisiones con enfoque territorial.
Para implementar en el MINISTERIO PUBLICO – FISCALÍA DE LA NACIÓN lo estipulado en el DECRETO SUPREMO Nº 029-2021-PCM, la Oficina de Control de la productividad Fiscal tuvo que realizar la recopilación datos geográficos a nivel nacional para agregarlos a la base de datos de dicha entidad, para cumplir con los parámetros solicitados en la directiva del DECRETO SUPREMO Nº 029-2021-PCM.
Actualmente el MINISTERIO PÚBLICO – FISCALÍA DE LA NACIÓN, realiza el análisis de datos por medio de reportes conformados por tablas y gráficos, el cual permite visualizar la información de manera tradicional con respecto a los diversos indicadores, sin embargo, este tipo de análisis es una herramienta visual básica el cual nos permite un análisis simple.
Mediante este trabajo de suficiencia, implementaremos el uso de los datos espaciales y la aplicación del índice de moran a LOS INDICADORES DE LA CARGA FISCAL DEL MINISTERIO PÚBLICO – FISCALÍA DE LA NACIÓN, a manera de obtener un mejor análisis con una herramienta no solo visual si no obteniendo una medida estadística para determinar la auto correlación espacial existente entre diferentes puntos específicos, permitiéndonos un análisis preciso, convirtiendo la información en una herramienta potente para la toma de decisiones.2022-01-01T00:00:00ZEstimación de no arbitraje para una curva de financiamiento en dólares usando el modelo paramétrico de Nelson y Siegel con regresiones lineales sucesivas
http://hdl.handle.net/20.500.14076/24518
Título : Estimación de no arbitraje para una curva de financiamiento en dólares usando el modelo paramétrico de Nelson y Siegel con regresiones lineales sucesivas
Autor : Villano Ccopa, Armando
Resumen : La construcción de una curva de financiamiento - o de fondeo - en dólares americanos se puede hacer directamente desde el mercado de capitales, pero también se puede obtener en forma indirecta a través del mercado local de derivados.
En este trabajo se presenta la construcción de una curva de financiamiento de corto plazo en dólares americanos mediante condiciones de no arbitraje en el mercado local de derivados Foreign Exchange (FX), utilizando la paridad cubierta de tasas de interés entre el Peso chileno y el Dólar americano. Posteriormente, obtenidas las tasas implícitas en dólares, con precios observados en el mercado FX, se estima una estructura de tasas de interés spot en dólares usando el modelo paramétrico de Nelson y Siegel. Bajo este modelo, de cuatro parámetros, se realizan sucesivas regresiones lineales, haciendo variar el parámetro no lineal λ - lambda, velocidad de decaimiento temporal – de tal forma de encontrar el modelo con mayor Coeficiente de Determinación (R2). Finalmente, el modelo quedará determinado con los cuatro parámetros estimados, los tres primeros por la regresión y λ por optimización de R2. Dado que este procedimiento es empírico, la estimación de la curva de financiamiento en dólares se puede hacer varias veces en el día, según cambien las condiciones financieras del mercado.; Construction of financing or funding curve in US dollar can be done directly from the capital market, but it can also be obtained indirectly through the local derivatives market.
This paper presents the construction of a short-term financing curve in dollars through non-arbitrage conditions in the local FX derivatives market, using the covered parity of interest rates between the Chilean Peso and the US Dollar currencies. Subsequently, having obtained the implicit rates in dollars, with forward prices observed in the FX market, a structure of spot interest rates in US dollars is estimated using the Nelson and Siegel parametric model. Under this four-parameter model, successive linear regressions are performed, varying the non-linear parameter λ - lambda, time decay rate – in such a way as to find the model with the highest R2 fitting. Finally, the model will be determined with the four estimated parameters, the first three by linear regression and λ by optimization of R2. Since this procedure is empirical, the modelling and parameters estimation of the financing curve in dollars can be done several times a day, depending on how the financial conditions of the market changes.2022-01-01T00:00:00Z