Academic literature on the topic 'Predicción de rendimiento'

La ecuación de la predicción clásica (Wright, 1922) del rendimiento en un sintético de maíz formado con progenitores no emparentados homocigóticos es: Y2 = Y1 – (Y1 – Y0)/n (Ec. 1) en donde Y2 es el rendimiento esperado en la generación F2, Y1 es el rendimiento promedio de los cruzamientos posibles entre n líneas, y Y0 es el rendimiento promedio de las líneas como tales. El segundo término de la Ec. 1 es la heterosis de los cruzamientos posibles dividida entre el número de líneas.

Se muestra la estrategia metodológica para el desarrollo de un sistema de ecuaciones para predecir el rendimiento y producción de Pinus rudis Endl. Los datos para la construcción del modelo fueron obtenidos de dos mediciones en sitios permanentes de muestreo ubicados en Aloapan, Oaxaca. El modelo de predicción es un modelo de rodales completos con proyección de estructuras diamétricas a través de la distribución Weibull. La predicción de atributos del rodal se realiza en forma explícita e implícita. La primera se basa en modificaciones a los modelos compatibles de área basal y volumen; la segunda en la recuperación de distribuciones diamétricas predichas a partir del método de predicción de parámetros. Todos los modelos, incluso los de predicción de parámetros de la distribución Weibull, mostraron una bondad de ajuste excelente.

Se aborda la predicción del rendimiento de los cultivos a través del aprendizaje automático. Se usaron dos variables predictoras: hectáreas cosechadas, y producción en toneladas. Para el primer caso, el mejor modelo fue una arquitectura de red neuronal densa (DNN), con un MSE de 0.0081, seguido de los Random Forest (RF) con un MSE de 0.0104, árboles de decisión (AD) con 0.0168, y finalmente las máquinas de soporte vectorial (SVM) con 0.0328. Cuando se predijo producción en toneladas, el mejor modelo fue el de los RF con un MSE de 0.0550, seguidos de AD con 0.1418, DNN con 0.1489, y finalmente SVM con 0.3420. El test estadístico de diferencia significativa mostró que no existe tal diferencia entre el rendimiento de los modelos cuando se predice la variable hectáreas cosechadas, pero si para el caso de producción en toneladas, donde la capacidad predictiva de RF fue de 95% aproximadamente.

Los datos en la agricultura se caracterizan por ser ruidosos, heterogéneos, de gran volumen, y con diferentes niveles de detalle. Sin embargo, las tecnologías más recurrentes para procesar y almacenar estos datos carecen de métodos para atender las demandas de los sistemas modernos. Objetivo: en este estudio se presenta una arquitectura de Big Data especializada en el proceso de predicción del rendimiento de un cultivo. Metodología: Se investigó tomando en cuenta dos enfoques, por un lado, el proceso de predicción de rendimientos de cultivos, por otro lado, se estudiaron arquitecturas de software relacionadas. A partir de las investigaciones se definieron los requerimientos para un sistema de almacenamiento y procesamiento en este ámbito. Resultados: la arquitectura incluyó (1) un modelo de datos en colecciones MongoDB; (2) un sistema de encolamiento Kafka; y (3) un sistema de procesamiento en PySpark. La arquitectura hereda de las tecnologías usadas la capacidad de escalamiento vertical y horizontal, de atender datos heterogéneos y variables de dominio específico, además de permitir la interacción con diferentes transformaciones y modelos de aprendizaje automático. Conclusión: Las tecnologías de Big Data pueden modelar el proceso de predicción de rendimientos de cultivo, este esquema sirve como referencia para llevar a cabo análisis de datos agronómicos sobre un ambiente de Big Data escalable y flexible.

El objetivo de este estudio consistió en analizar las propiedades psicométricas de la Escala de Autoeficacia Percibida Específica de Situaciones Académicas en una muestra de 656 estudiantes españoles de Educación Secundaria Obligatoria de 12 a 16 años. Los análisis factoriales revelaron que la EAPESA presenta una estructura unidimensional, con coeficientes de consistencia interna (0.89) y fiabilidad test-retest (0.87) adecuados. Las relaciones entre autoeficacia académica, metas académicas, autoconcepto académico y rendimiento escolar apoyaron la validez de constructo de la escala. Los modelos de regresión logística para la predicción del rendimiento académico a partir de la autoeficacia y la predicción de ésta a partir del rendimiento apoyaron empíricamente el papel autorregulatorio de la autoeficacia ya que la probabilidad de presentar alta autoeficacia aumenta un 94% por cada punto que aumenta la nota media, mientras que la probabilidad de presentar éxito académico aumenta un 8% al incrementarse la autoeficacia académica percibida.

<p>El objetivo de esta investigación fue analizar la posible incidencia que tienen los comportamientos disruptivos (instruccional y convencional) en el aula sobre el rendimiento académico. Respecto al método, la muestra se configuró con un total de 391 participantes y se utilizó la escala IG de indisciplina, la cual discrimina tipos de comportamientos disruptivos en el aula. Los resultados y conclusiones muestran congruencia con la existencia de dos factores diferenciados que explican la indisciplina escolar, y que se han denominado indisciplina instruccional e indisciplina convencional. Además, se ha confirmado que los comportamientos característicos de la indisciplina instruccional se correlacionan negativa y significativamente con el rendimiento académico.</p>

Los objetivos de este estudio fueron determinar la asociación entre rasgos de la canal y el rendimiento en cortes (RCD), rendimiento en hueso y recortes de grasa en búfalos de agua, y desarrollar ecuaciones predictivas para cada variable mencionada. Se utilizaron 48 búfalos de agua (24 castrados y 24 enteros), sacrificados a los 17, 19 y 24 meses de edad con mestizaje de razas Murrah y Mediterránea. Se evaluaron las variables de la canal y del rendimiento en cortes. Se realizaron: pruebas descriptivas, análisis de correlación, residuos y de regresión lineal múltiple. En los castrados, el acabado de grasa y la circunferencia del muslo explicaron la mayor variación en RCD. El espesor de grasa y el porcentaje de grasa renal fueron las variables mayormente asociadas con el rendimiento en hueso. En los enteros, el acabado de grasa y la longitud de la canal explicaron la mayor variación en RCD. El recorte de grasa se asoció más con acabado de grasa, y el rendimiento en hueso se asoció con la conformación. Las ecuaciones obtenidas lograron explicar más del 50% de la variación del RCD. Las ecuaciones para recorte de grasa y rendimiento en hueso tuvieron mayor fuerza predictiva.

En este artículo se pretende analizar en qué medida, factores más específicos de la cognición, asociados a contenido verbal, numérico o figurativo, complementan un factor más general de raciocinio en la predicción del rendimiento escolar de los alumnos, al inicio y final de la adolescencia. A una muestra de estudiantes portugueses (n=4.899) entre el 5º y el 12º año de escolaridad, se le aplicó una Batería de Pruebas de Raciocinio en sus tres versiones. El rendimiento escolar de los alumnos se estimó en base a sus clasificaciones en Lengua Portuguesa y Matemáticas. El modelo de ecuaciones estructurales mostró un mayor impacto del factor general (inteligencia fluida-inductiva) asociado a todas las pruebas de la BPR en la predicción del rendimiento escolar, observándose que esa significación disminuía progresivamente a lo largo de la escolaridad. Por otro lado, elementos específicos de cada prueba entraron en un segundo modelo, especialmente, en el grupo de los alumnos más jóvenes (5º y 6º año). Entre el 7º y el 9º año las contribuciones específicas de las pruebas se refieren, sobre todo, a la prueba de raciocinio verbal (la prueba de raciocinio numérico aparece también en el 9º año). Así, aún reconociendo la relevancia del factor g en la explicación del rendimiento académico, componentes cognitivos específicos pueden también contribuir para asociar inteligencia y realización académica.Palabras clave: Inteligencia, factor g, factores específicos, Gf-Gc, rendimiento académico.

Executar aplicacions paral·leles de pas de missatges sobre un elevat nombre de recursos de manera eficient no és una tasca trivial. A causa de la complexa interacció entre l'aplicació paral·lela i el sistema HPC, a mesura que s'augmenta el nombre de processos de l'aplicació, depenent del sistema, pot arribar un punt on l'aplicació presenti el seu límit d'escalabilitat, moment a partir del qual es començaran a produir ineficiències en el sistema, comportant a un ús ineficient del mateix. Aquest problema es torna especialment crític en aplicacions paral·leles les quals han de ser executades freqüentment, utilitzant un elevat nombre de recursos sobre un llarg període de temps Per tal d'intentar solucionar aquests problemes i fer un ús eficient del sistema, com a principal contribució d'aquesta tesi, es proposa la metodologia P3S (Prediction of Parallel Program Scalability), la qual permet predir el rendiment de l'escalabilitat forta d'aplicacions paral·leles de pas de missatges en un determinat sistema, utilitzant un temps d'anàlisi limitat i un conjunt reduït de recursos del sistema. La metodologia P3S, es basa en analitzar el comportament repetitiu de les aplicacions paral·leles de pas de missatges. Aquest tipus d'aplicacions estan compostes per un conjunt de fases identificables, les quals es van repetint al llarg de tota l'aplicació, independentment del nombre de processos de l'aplicació. La metodologia consta de tres etapes. Una primera etapa de caracterització, on es caracteritzen les fases rellevants de l'aplicació paral·lela, a partir de la informació obtinguda de l'execució d'un conjunt de signatures de l'aplicació, per a un nombre reduït de processos. Una segona etapa de modelització de l'aplicació, on es genera el model lògic d'escalabilitat de cada fase rellevant de l'aplicació paral·lela, mitjançant el qual construir la traça lògica escalable de l'aplicació. Aquesta traça permetrà predir el comportament lògic de l'aplicació, a mesura que s'augmenta el seu nombre de processos. Finalment, l'última etapa de la metodologia consisteix en predir el rendiment de l'aplicació per a un nombre específic de processos. Per a això, la traça lògica escalable serà precisada per al nombre de processos per al qual es vol predir el rendiment de l'aplicació, amb l'objectiu de predir el temps de còmput i comunicació de cada fase rellevant de l'aplicació, per aquest nombre de processos , amb la finalitat d'obtenir el temps predit de l'aplicació. Gràcies a la corba d'escalabilitat de l'aplicació, proporcionada per la metodologia P3S, els usuaris poden seleccionar els recursos més adients per executar la seva aplicació al sistema destí, el que permet tenir la seguretat d'utilitzar els recursos del sistema de manera eficient.
Ejecutar aplicaciones paralelas de paso de mensajes sobre un elevado número de recursos de forma eficiente no es una tarea trivial. Debido a la compleja interacción entre la aplicación paralela y el sistema HPC, a medida que se aumenta el número de procesos de la aplicación, dependiendo del sistema, puede llegar un punto donde la aplicación presente su límite de escalabilidad, momento a partir del cual se empezarán a producir ineficiencias en el sistema, conllevando a un uso ineficiente del mismo. Este problema se vuelve especialmente crítico en aplicaciones paralelas las cuales tienen que ser ejecutadas frecuentemente, utilizando un elevado número de recursos sobre un largo período de tiempo Con el fin de intentar solventar estos problemas y hacer un uso eficiente del sistema, como principal contribución de esta tesis, se propone la metodología P3S (Prediction of Parallel Program Scalability), la cual permite predecir el rendimiento de la escalabilidad fuerte de aplicaciones paralelas de paso de mensajes en un determinado sistema, utilizando un tiempo de análisis limitado y un conjunto reducido de recursos del sistema. La metodología P3S, se basa en analizar el comportamiento repetitivo de las aplicaciones paralelas de paso de mensajes. Este tipo de aplicaciones están compuestas por un conjunto de fases identificables, las cuales se van repitiendo a lo largo de toda la aplicación, independientemente del número de procesos de la aplicación. La metodología consta de tres etapas. Una primera etapa de caracterización, donde se caracterizan las fases relevantes de la aplicación paralela, a partir de la información obtenida de la ejecución de un conjunto de firmas de la aplicación, para un número reducido de procesos. Una segunda etapa de modelización de la aplicación, donde se genera el modelo lógico de escalabilidad de cada fase relevante de la aplicación paralela, mediante el cual construir la traza lógica escalable de la aplicación. Esta traza permitirá predecir el comportamiento lógico de la aplicación, a medida que se aumenta su número de procesos. Finalmente, la última etapa de la metodología consiste en predecir el rendimiento de la aplicación para un número específico de procesos. Para ello, la traza lógica escalable será precisada para el número de procesos para el cual se desea predecir el rendimiento de la aplicación, con el objetivo de predecir el tiempo de cómputo y comunicación de cada fase relevante de la aplicación, para ese número de procesos, con la finalidad de obtener el tiempo predicho de la aplicación. Gracias a la curva de escalabilidad de la aplicación, proporcionada por la metodología P3S, los usuarios pueden seleccionar los recursos más adecuados para ejecutar su aplicación en el sistema objetivo, lo que permite tener la seguridad de utilizar los recursos del sistema de forma eficiente.
Executing message-­‐passing applications using an elevated number of resources is not a trivial task. Due to the complex interaction between the message-­‐passing applications and the HPC system, depending on the system, many applications may suffer performance inefficiencies, when they scale to a large number of processes. This problem is particularly serious when the application is executed many times over a long period of time. With the purpose of avoiding these problems and making an efficient use of the system, as main contribution of this thesis, we propose the methodology P3S (Prediction of Parallel Program Scalability), which allows us to analyze and predict the strong scalability behavior for message-­‐passing applications on a given system. The methodology strives to use a bounded analysis time, and a reduced set of resources to predict the application performance. The P3S methodology is based on analyzing the repetitive behavior of parallel message-­‐passing applications. Such applications are composed of a set of phases, which are repeated through the whole application, independently of the number of application processes. The methodology is made up of three stages. A first characterization step, where the relevant phases of the parallel application are characterized, from the execution of a set of small-­‐scale application signatures. A second stage of modeling of the application, where the application logical scalability model is generated for each relevant application phase, whereby to construct the scalable logical trace of the application. This trace will be used to predict the logical behavior of the application, as the number of the application processes increases. Finally, the last stage of the methodology consist of predicting the application performance for a specific number of processes. In order to do that, the scalable logical trace will be specified for the number of processes to predict the application performance, with the objective to predict the computational and communication time of each relevant phase for this number of processes, in order to obtain the performance prediction. The output of the P3S methodology will be the predicted curve of application speedup. Using this information, the users can select the most appropriate resources to execute his application on the target system, in order to use the system resources efficiently.

El cloud-bursting (despliegue de nube híbrida que complementa temporalmente máquinas virtuales locales con máquinas vituales remotas) ha experimentado una rápida adopción entre los usuarios de análisis de big data. Sin embargo, conseguir un buen rendimiento en este tipo de despliegues supone un reto. Por una parte, Hadoop MapReduce está diseñado para planificar sus tareas cerca de los datos, por otra parte, existe una red de comunicación entre ambas nubes con un ancho de banda limitado. En esta tesis se abordan estos retos mediante la aportación de varias contribuciones que convergen a una solución holística. Concretamente, se aporta una herramienta de análisis que permite la posterior propuesta de estrategias de aprovechamiento eficiente de la localidad de los datos. Basándose en estas estrategias, que hacen factible el empleo de aplicaciones MapReduce iterativas, se contribuye con una metodología de predicción del tiempo de finalización, junto con un modelo de coste económico.
Cloud-bursting (complement on-premise virtual machines with temporary off-premise virtual machines) has seen a rapid adoption among big data analitycs users. However, in these type of deployments, performance is a challenge. On the one hand, Hadoop MapReduce is designed to schedule its tasks close to the data, on the other hand, there is a communication network between both clouds with a limited bandwidth. This thesis addresses these challenges through several contributions that converge towards a holistic solution. Specifically, this thesis provides an analysis tool that allows the subsequent proposal of strategies to efficiently use the locality of the data. Based on these strategies, which make feasible the use of iterative MapReduce applications, it contributes with a completion time prediction methodology, together with an economic cost model.

El objetivo de la siguiente investigación es realizar un análisis en base a la revisión de literatura sobre la predicción del rendimiento académico del estudiante mediante uso de técnicas y/o algoritmos. Se estableció una revisión sistemática con publicaciones de los últimos cinco años, las cuales están alojadas en 3 bases de datos digitales seleccionadas: ProQuest, ScienceDirect y IOPscience, en todas se aplicaron filtros de búsqueda en base a criterios de inclusión/exclusión y calidad, finalmente se obtuvieron 13 artículos con los que se responden a las preguntas planteadas. Durante el desarrollo de esta investigación se obtuvo un listado de los continentes y países que realizan más investigaciones sobre la temática abarcada, gráficos que reflejan la utilización de técnicas/algoritmos para predecir el rendimiento académico e información gráfica y tabular sobre las características/factores que se toman en cuenta para lograr la predicción del rendimiento académico. Al obtener los resultados se pudo descubrir que el continente más investigador con respecto a esta temática es Asia, siendo los países que más aportan India e Indonesia, además se halló que las técnicas/algoritmos más usados para este tipo de predicción son Naive Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine y Neural Networks, por último, se definieron 5 factores que se utilizan mayormente para obtener predicciones sobre el rendimiento académico. Este artículo sirve para llenar un poco el vacío de información que hay en el Perú con respecto al tema y también como guía para investigaciones futuras que abarquen temáticas similares.

En los diferentes trabajos incluidos en la presente Tesis Doctoral, que lleva por título "Predicción del Rendimiento académico y abandono en las carreras de la Escuela Politécnica Nacional, Ecuador", se analiza un conjunto de factores que van a ser claves en la predicción del rendimiento académico por una parte y del abandono en Educación Superior por otra, incluyéndose además, en uno de los trabajos aportados, la situación particular de los grupos vulnerables ante las tareas educativas a completar en este nivel educativo.

Evaluar el rendimiento de una aplicación paralela es cada vez más complejo. Una vez terminado el desarrollo, cuando una aplicación pasa a producción, el rendimiento y la eficiencia son fundamentales para los usuarios y administradores. Por ello, cada vez es más importante ser capaz de tener información para seleccionar adecuadamente cuál es el sistema más apropiado para ejecutar la aplicación, o cuánto tiempo de ejecución llevará ejecutar la aplicación entera, a fin de tener una previsión que permita hacer una mejor gestión y utilización uso de los recursos disponibles. La evaluación del rendimiento es importante a todos los niveles relacionados con los sistemas informáticos, incluyendo el diseño, el desarrollo, ventas/compras, en el uso, actualización y el redimensionamiento de los sistemas. La evaluación del rendimiento se vuelve necesaria cuando el diseñador quiere comparar entre varios sistemas informáticos y decidir cuál es el mejor sistema para un determinado conjunto de aplicaciones. Incluso si no hay alternativas, la evaluación del rendimiento del sistema actual ayuda a determinar cuál es el rendimiento de una aplicación, la necesidad de recursos y ayuda a decidir si las mejoras deben realizarse.

Ingeniero Civil Matemático
En los últimos años, se ha abierto una oportunidad de hacer análisis más precisos de las habilidades y desempeños de los estudiantes. De a poco, han comenzado a proliferar sistemas de ejercitación en línea y tutores inteligentes que permiten registrar una gran cantidad de información valiosa referente al aprendizaje de los alumnos. La Minería de Datos Educacionales (MDE), es un campo de estudio dedicado a desarrollar métodos matemáticos para analizar datos provenientes de ambientes relacionados a la educación, y extraer la mayor cantidad de información para tratar de entender mejor a los estudiantes, profesores y actores relacionados, con el fin de mejorar los procesos educativos. En esta memoria se aborda el problema de predecir el desempeño de un alumno dados sus datos históricos recopilados a partir de su interacción en un sistema computacional de ejercitación en línea. Este desafío se ha constituido últimamente como uno de los más importantes dentro de la MDE, tal como evidencia el aumento de publicaciones relacionadas, y el gran interés que ha despertado por parte de universidades y entidades gubernamentales. En este trabajo, se analizan los registros almacenados de más de medio millón de ejercicios en línea realizados semanalmente en el 2011 por 805 estudiantes en 23 cursos de cuarto básico de 13 escuelas vulnerables, explorando varios de los enfoques más usados para enfrentar este problema, y proponiendo nuevas variantes para mejorar los resultados y ayudar a la detección de observaciones anómalas que podrían incluir instancias de "gaming the system". Adicionalmente, se estudia el problema de conocer cómo ciertos contenidos impactan en otros. Se trata de un problema de Minería de Datos Educacionales central en el diseño curricular y la planificación de clases. Usualmente esta red de influencias causales se construye en base a las opiniones de expertos. Algunos contribuyen explicitando la dependencia lógica de los contenidos y otros con sus experiencias personales al enseñar esos contenidos. Sin embargo, es muy importante contrastar esas opiniones con el proceso de aprendizaje que efectivamente ocurre en el aula y construir redes causales en base a la evidencia empírica. Aprovechamos los datos y técnicas de Minería de Datos para generar automáticamente la primera red causal de contenidos de un currículo construida empíricamente. Finalmente, se reporta el análisis del impacto de la ejercitación en línea en el desempeño de la prueba SIMCE. Mediciones en condiciones de laboratorio muestran que la ejercitación aumenta el aprendizaje. Sin embargo, implementaciones escolares no han mostrado impactos positivos. Este trabajo muestra la experiencia con escuelas vulnerables donde los estudiantes hacen decenas de ejercicios matemáticos semanales en un sistema en línea. El SIMCE de matemáticas subió significativamente, más de tres veces el aumento histórico logrado a nivel nacional en 2011. Además, los cursos que realizaron mayor cantidad de ejercicios lograron un mayor aumento en el SIMCE, independiente del efecto del profesor y de la escuela.

El fracàs escolar ha estat un motiu de preocupació social durant dècades a Espanya. De fet, l’últim informe PISA, de l’any 2012, situa el rendiment educatiu d’Espanya en matemàtiques, lectura i ciències per sota de la mitja de la OCDE. Per això, és necessari identificar les diferents variables que incideixen en el rendiment acadèmic, amb la finalitat d’implementar les mesures educatives necessàries. Considerant que els estudis han trobat resultats contradictoris sobre la relació entre personalitat i rendiment acadèmic, i que hi ha pocs estudis realitzats sobre el possible paper de la maduresa psicològica, l’objectiu del present estudi consisteix en determinar quin és el paper de la maduresa psicològica i dels Cinc Grans factors de personalitat, junt amb la intel•ligència fluida i cristal•litzada, a la predicció del rendiment acadèmic dels adolescents. Amb aquest objectiu es van administrar tres qüestionaris (PMA, OPERAS i PSYMAS) a una mostra de 305 adolescents de 14 a 19 anys. A partir de les dades recollides es van realitzar anàlisis correlacionals, regressions i anàlisis d’equacions estructurals. Els resultats obtinguts suggereixen que l’únic component rellevant de la maduresa a la predicció del rendiment acadèmic és l’Orientació al treball. El tret de personalitat Responsabilitat no té una relació directa amb el rendiment acadèmic, sinó indirecta per la seva relació amb la maduresa psicològica, concretament amb l’Orientació al treball. Igualment, l’Obertura a l’experiència també té una relació indirecta amb el rendiment acadèmic, a través de la seva relació amb la intel•ligència, com havien senyalat alguns estudis previs. A més, el principal predictor del rendiment acadèmic ha estat la intel•ligència. Per tant, aquest estudi ofereix una imatge global del paper que exerceixen la maduresa, la personalitat i la intel•ligència en el rendiment acadèmic dels adolescents.
El fracaso académico ha sido un motivo de preocupación social durante décadas en España. De hecho, el último informe PISA, del año 2012, sitúa el rendimiento educativo de España en matemáticas, lectura y ciencias por debajo de la media de la OCDE. Por eso es necesario identificar las diferentes variables que inciden en el rendimiento académico, con el fin de implementar las medidas educativas necesarias. Considerando que los estudios han encontrado resultados contradictorios sobre la relación entre personalidad y rendimiento académico, y que hay pocos estudios realizados sobre el posible papel de la madurez psicológica, el objetivo del presente estudio consiste en determinar cuál es el papel de la madurez psicológica y de los Cinco Grandes factores de personalidad, junto con la inteligencia fluida y cristalizada, en la predicción del rendimiento académico de los adolescentes. Con este fin se administraron tres cuestionarios (PMA, OPERAS y PSYMAS) a una muestra de 305 adolescentes de 14 a 19 años. A partir de los datos recogidos se realizaron análisis correlacionales, regresiones y análisis de ecuaciones estructurales. Los resultados obtenidos sugieren que el único componente relevante de la madurez en la predicción del rendimiento académico es la Orientación al trabajo. El rasgo de personalidad Responsabilidad no tiene una relación directa con el rendimiento académico, sino indirecta por su relación con la madurez psicológica, concretamente con la Orientación al trabajo. Igualmente, la Apertura a la experiencia también tiene una relación indirecta con el rendimiento académico, a través de su relación con la inteligencia, como habían señalado algunos estudios previos. Además, el principal predictor del rendimiento académico ha sido la inteligencia, Por lo tanto, este estudio ofrece una imagen global del papel que desempeñan la madurez, la personalidad y la inteligencia en el rendimiento académico de los adolescentes.
Academic failure has been a cause for social concern for decades in Spain. For example, the latest PISA report, in 2012, places the educational performance in mathematics, reading and science in Spain below the OCDE average. This makes it necessary to identify the different variables that affect academic performance in order to take the necessary steps to improve educational standards. Studies have found conflicting results on the relationship between personality and academic performance, and there are few studies on the possible role of psychological maturity. Consequently, the aim of the present study is to determine the extent that psychological maturity, the Big Five factors of personality and fluid and crystallized intelligence can predict academic performance in adolescents. To do this, three questionnaires (PMA, OPERAS, and PSYMAS) were administered to a sample of 305 adolescents aged 14 to 19 years. The data collected were used to carry out correlate analyses, regressions and analyses of structural equations. The results suggest that the only component of maturity that can be used to predict academic performance is Work Orientation. The personality trait Responsibility does not directly affect academic performance, but it does have an indirect relationship with academic performance through its relationship with psychological maturity, specifically through the trait Work Orientation. By the same token, Openness to Experience also has an indirect relationship with academic performance through its relationship with intelligence, as has been indicated in previous studies. Furthermore, the main predictor of academic performance was Intelligence. Therefore, this study offers an overall picture of the role played by the Maturity, Personality and Intelligence in the academic performance of adolescents.

El objetivo de esta tesis es predecir el rendimiento de los estudiantes de doctorado en la Universidad de Girona según características personales (background), actitudinales y de redes sociales de los estudiantes. La población estudiada son estudiantes de tercer y cuarto curso de doctorado y sus directores de tesis doctoral. Para obtener los datos se ha diseño un cuestionario web especificando sus ventajas y teniendo en cuenta algunos problemas tradicionales de no cobertura o no respuesta.
El cuestionario web se hizo debido a la complejidad que comportan de las preguntas de red social. El cuestionario electrónico permite, mediante una serie de instrucciones, reducir el tiempo para responder y hacerlo menos cargado. Este cuestionario web, además es auto administrado, lo cual nos permite, según la literatura, unas respuestas mas honestas que cuestionario con encuestador.
Se analiza la calidad de las preguntas de red social en cuestionario web para datos egocéntricos. Para eso se calcula la fiabilidad y la validez de este tipo de preguntas, por primera vez a través del modelo Multirasgo Multimétodo (Multitrait Multimethod). Al ser datos egocéntricos, se pueden considerar jerárquicos, y por primera vez se una un modelo Multirasgo Multimétodo Multinivel (multilevel Multitrait Multimethod). Las la fiabilidad y validez se pueden obtener a nivel individual (within group component) o a nivel de grupo (between group component) y se usan para llevar a cabo un meta-análisis con otras universidades europeas para analizar ciertas características de diseño del cuestionario. Estas características analizan si para preguntas de red social hechas en cuestionarios web son más fiables y validas hechas "by questions" o "by alters", si son presentes todas las etiquetas de frecuencia para los ítems o solo la del inicio y final, o si es mejor que el diseño del cuestionario esté en con color o blanco y negro.
También se analiza la calidad de la red social en conjunto, en este caso específico son los grupos de investigación de la universidad. Se tratan los problemas de los datos ausentes en las redes completas. Se propone una nueva alternativa a la solución típica de la red egocéntrica o los respondientes proxies. Esta nueva alternativa la hemos nombrado "Nosduocentered Network" (red Nosduocentrada), se basa en dos actores centrales en una red. Estimando modelos de regresión, esta "Nosduocentered network" tiene mas poder predictivo para el rendimiento de los estudiantes de doctorado que la red egocéntrica.
Además se corrigen las correlaciones de las variables actitudinales por atenuación debido al pequeño tamaño muestral.
Finalmente, se hacen regresiones de los tres tipos de variables (background, actitudinales y de red social) y luego se combinan para analizar cual para predice mejor el rendimiento (según publicaciones académicas) de los estudiantes de doctorado. Los resultados nos llevan a predecir el rendimiento académico de los estudiantes de doctorado depende de variables personales (background) i actitudinales. Asimismo, se comparan los resultados obtenidos con otros estudios publicados.
The aim of this Doctoral Thesis is to predict the PhD students' academic performance in the University of Girona from characteristics of their research group understood as a social network and from background and attitudinal characteristics of the PhD student.
The data collection was done through web survey, regarding the traditional problems related to coverage and response errors. Web survey was made in order to reduce the complexity of social network questions.
The quality of social network questions for questionnaires with egocentered data is analyzed. For this, reliability and validity of this kind of questions are computed, for first time using a Multilevel Multitrait-Multimethod approach. Data are egocentered and thus hierarchy can be used. Reliability and validity can be obtained in an individual level (within group component) or group level (between group component), which are used for carrying out a meta analysis with other European universities. We study if social network questions asked in web questionnaires are more reliable and valid done "by questions" or "by alters", if the frequency labels are present or not and if the best questionnaire design is plane or graphical.
Social network as a whole is also studied, in this case are the research groups in the University of Girona. There is a proposal for the missing data problem in complete networks, different from the egocentered network. This new network structure is called "Nosduocentered Network", which is based in two central actors in a network. Regression model estimations explain that this network has more predictive power in order to predict the academic performance for PhD students.
Finally, regression models with background, attitudinal and social network variables are done. Then, we combine the regressions in order to specify the best combination which predicts the PhD student's performance (according to academic publications) best. According to the results, the academic performance depends on background and attitudinal variables. Also, a comparison of results from other published studies is done.

This thesis consists of three essays. In the first essay, I show that information about dividends implied in derivative markets predicts future dividend growth and thereby improves the forecasts of short-run returns on the aggregate market. In the second essay, we analyze the impact of options trading on the price distribution of the underlying asset. Specifically, we show that S&P 500 futures finish in the proximity of the closest strike price on days when options on S&P 500 futures expire. We document that this effect is mainly driven by the rebalancing of delta hedges of the market maker. In the third essay, we develop a theory of price support in security markets that arises from conflict of interests, and we test our hypothesis in the context of the Spanish mutual fund industry. In particular, we analyze how bank-affiliated mutual funds trade in the stock of the parent bank and show that, consistently with the price support hypothesis, affiliated mutual funds tend to increase their holdings of the parent bank’s stock following a large drop in its price.
Esta tesis consta de tres capítulos. En el primer capítulo, muestro que la información sobre dividendos implícita en los mercados de derivados predice el crecimiento futuro de los dividendos, mejorando así las predicciones de los rendimientos a corto plazo en el mercado agregado. En el segundo capítulo, analizamos el impacto de la compraventa de opciones en la distribución del precio del activo subyacente. En concreto, mostramos que los futuros del S&P 500 terminan en el entorno del precio de ejercicio más próximo en los días en que las opciones sobre los futuros del S&P 500 expiran. Documentamos que este efecto está principalmente motivado por el reajuste de la cobertura delta de los intermediarios. En el tercer capítulo, desarrollamos una teoría de sostenimiento de precios en los mercados de valores motivado por un conflicto de intereses y testamos nuestra hipótesis en el contexto de la industria española de fondos de inversión. En concreto, analizamos cómo los fondos de inversión afiliados a un banco operan las acciones del banco matriz y mostramos que, consecuentemente con la hipótesis del sostenimiento de precios, los fondos de inversión filiales tienden a incrementar sus posiciones en las acciones del banco matriz después de una caída importante de su cotización.

Documento que contiene el trabajo desarrollado por Infor en la actualización y escalamiento de las funciones que componen el modelo de crecimiento para eucalipto: crecimiento en altura, mortalidad natural, rendimiento en área basal y predicción del volumen; utilizando la información generada a través de los proyectos desarrollados por Infor y Fundación Chile. Además, se describen los antecedentes utilizados para generar dichas funciones. especie) con los de versiones anteriores (EUCA2.1). Finalmente, se hace hincapié en la necersidad de mantener actualizadas las bases de datos para realizar nuevos escalamientos. En t érminos de distribucion de edades, prácticamente toda la información se concentra entre los 2-12 años para Eucalyptus globulus y 2-7 años para Eucalyptus nitens.