Dissertations / Theses: 'Predicciones'

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Dancourt, Oscar. "Sobre el modelo keynesiano y sus predicciones. Comentario al libro de Adolfo Figueroa." Economía, 2017. http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/116931.

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González, R. Ignacio, and B. José Mario Jiménez. "Predicciones de la variación del tipo de cambio con Redes Neuronales: Rolling versus Recursividad." Tesis, Universidad de Chile, 2003. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/108235.

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González, Sánchez Felipe. "Competencia de modelos & leading indicators para los mercados emergentes de Latinoamérica." Tesis, Universidad de Chile, 2014. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/130406.

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Abstract:

Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas
Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento
predictiva de Modelos Financieros y 2) Potenciales Leading Indicators para los Mercados Emergentes de Latinoamérica. Los modelos compiten en horizontes de 1d (diario), 5d (semanal) y 30d (mensual), y son evaluados fuera de muestra mediante el RMSE y el porcentaje de predicción del signo, PPS . Las series de tiempo utilizadas son retornos logartmicos diarios, y retornos en nivel semanales y mensuales. Por otra parte, los Leading Indicators son analizados mediante la composición de ndices CompositeIndex y a través de un Modelo de Relaciones basado en algoritmos de Data Mining. Los potenciales factores analizados son S &P500 , NASDAQ , FTSE100 , DAX , Nikkei . Los Mercados Emergentes analizados en este artculo son Chile, Colombia, Brasil, Perú y México. Los resultados muestran que se encuentra evidencia de una buena capacidad predictiva, pero no consistencia del desempeño de los modelos a través de distintos horizontes de predicción, es decir, que la jerarqua de los mismos cambia y no se puede determinar una dominancia absoluta de uno sobre otro. Por otra parte, se encuentra sustento para apoyar la idea de Leading Indicators para los Mercados Emergentes de Latinoamérica, principalmente a través de las reglas de asociació

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Catacora, Acevedo Edgar Alfredo. "Predicciones del comportamiento de caudales de la C.H. Machupicchu mediante análisis arima de series temporales." Universidad Nacional de Ingeniería. Programa Cybertesis PERÚ, 2008. http://cybertesis.uni.edu.pe/uni/2008/catacora_ae/html/index-frames.html.

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Abstract:

Las predicciones del comportamiento futuro del caudal del río Vilcanota para la Central Hidroeléctrica Machupicchu, es una variable que puede ser analizada con fines de planificación energética. La serie histórica de caudales originadas por el comportamiento natural del río tienen un desarrollo particular, dado que posee tendencia y componente estacional propio. En la actualidad la predicción del comportamiento de caudales no se ajustan a análisis de de series temporales por métodos estocásticos que permiten predecir el futuro comportamiento de la serie basado en el conocimiento de eventos anteriores. Para nuestro caso se ha utilizado el análisis estocástico ARIMA que permitan el mejor ajuste posible a las características de la serie caudal, con un alto grado de validación estadística y correcta predicción del comportamiento futuro de dicha variable, que luego es comparado con modelo determinístico Winters. Se ha logrado obtener modelos ARIMA que representan el comportamiento de la serie que tiene un fuerte componente estacional, lográndose una predicción de su comportamiento a futuro en 36 meses, los mismos que sirven para confirmar y determinar los meses que dicho caudal no cubrirá las necesidades con fines de operación y generación como central de base, si se tiene en cuenta la futura ampliación de la Central Hidroeléctrica. La gran cuenca del río Vilcanota tiene posibilidad de ser regulada si se aprovecha las lagunas naturales como grandes reservorios anuales, hechos que pueden ser analizados a partir de los resultados encontrados en este trabajo de investigación
The forecast of the future Vilcanota River flow for the Hydroelectric Plant of Machupicchu, is a variable that can be analyzed for an adequate energetic planning. The historical series of fíows originated by the natural behavior of the river have a particular development, since possess trend and own seasonal component At present the prediction of the behavior of fíows behavior don't adjust to an time series analysis for stochastic process that allow to predict future events based on known past events. For our case have used the stochastic process ARIMA analysis that allow the best possible adjustment the characteristics ofthe flows series, with a high degree of statistical validation and correct prediction of the future behavior of the above mentioned variable, which then is compared whit the Winters model deterministic. It has been achieved obtained models ARIMA who represent the behavior of the series that has a strong seasonal component, there being achieved a prediction the behavior to future in 36 months, the same ones that serve to confírm and to determine the months that the above mentioned fíow will not cover the needs of operation and generation as base head hydroelectric central. The great basin of laughed Vilcanota has possibility of being regulated if it takes advantage of the natural lagoons as big annual reservoir that can be analyzed from the results found in this work of investigation

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NIETO, VILLAVICENCIO KARLA ELENA. "PREDICCION DE LAS PRIMAS EMITIDAS Y DEL COSTO DE SINIESTRALIDAD A TRAVES DE UN MODELO ARIMA: EVIDENCIA EMPIRICA PARA LOS SEGUROS AGROPECUARIOS EN MEXICO." Tesis de Licenciatura, UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL ESTADO DE MEXICO, 2017. http://hdl.handle.net/20.500.11799/94460.

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Abstract:

Dada su ubicación geográfica, México es propenso a registrar eventos geológicos e hidrometeorológicos que en muchas ocasiones causan efectos negativos sobre la población y daños económicos en los diferentes sectores productivos (FAO, 2014). Particularmente, las actividades del Sector Agropecuario son muy propensas a los eventos naturales porque ponen en riesgo la productividad, rentabilidad y patrimonio de los productores, y en casos extremos, la integridad física de los mismos. Ante la situación anterior, los seguros juegan un papel importante al mitigar los efectos financieros y coadyuvar en el uso y asignación óptima de los recursos; sin embargo, la falta de cultura e información sobre éstos, así como de políticas públicas y privadas que impulsen la oferta y demanda en el mercado, han propiciado que los productores muestren poco interés sobre este servicio, el cual podría mitigar las pérdidas económicas provocadas por siniestros (Arias, 2012). De manera particular, el sector más desprotegido es el de bajos recursos que tienen por objetivo desarrollar actividades agrícolas o ganaderas a pequeña escala, destinando la producción para autoconsumo o, en el mejor de los casos, para la comercialización en mercados locales en los cuales perciben bajos precios por concepto de venta de sus productos. Aunado a esta situación, un aspecto importante que incide sobre la contratación de seguros es el elevado costo que implica llegar a los pequeños productores e impartirles capacitación para hacer frente a los riesgos y prevenirlos; no obstante, de acuerdo con la Comisión Federal de Competencia Económica (COFECE), en la medida que las aseguradoras cuente con mayor información sobre los riesgos que enfrenta el Sector Agropecuario en el país ante inundaciones, sequías, heladas, etc., mayores serán las solicitudes para contratar algún tipo de seguro por parte de los pequeños, medianos y grandes productores.

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Apaoblaza, Chaer David Antonio. "Estudio del comportamiento del plasma termal a presión atmosférica aplicado a soldadura." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/169857.

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Abstract:

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Mecánico
El plasma térmico es esencial en tecnologías como la soldadura, herramientas de corte y cortacircuitos, pero a pesar de su importancia hoy en día faltan muchas fórmulas y datos tabulados que permitan un mayor manejo de las tecnologías asociadas a este fenómeno. Teniendo lo anterior en mente el presente trabajo tiene por objetivo desarrollar una fórmula para presión en el cátodo y en base a esto obtener una ecuación de la velocidad a lo largo del eje de simetría del arco de plasma. Para lograr esta meta se extiende la formula de presión electromagnética de Maecker al caso de corriente parabólica, esta se utiliza en la ecuación de Bernoulli con el fin de obtener la velocidad máxima del plasma en la zona del cátodo y luego se anexa el modelo de Landau/Squire con el propósito predecir las velocidades del plasma en la columna utilizando un offset, generando así un modelo simplificado. Estas ecuaciones son evaluadas utilizando datos obtenidos por un modelo numérico generado por José Alfredo Delgado de la Universidad UNAM y luego se obtienen una serie de gráficos de velocidad que son comparados con los gráficos de velocidad obtenidos por el modelo numérico realizando un `post-processing' de estos datos. Esto se realiza mediante un código de Matlab que procesa los datos y evalúa las ecuaciones generando los gráficos mencionados. Se concluye que estas ecuaciones pueden ser utilizadas para predecir la velocidad a lo largo del arco de plasma sin embargo, aun se necesitan ajustes para disminuir el error asociado a los resultados de estas ecuaciones, sin embargo no esta claro si estos errores provienen del modelo numérico o de las simplificaciones realizadas en este trabajo. También se analiza la distancia z_a la cual es una buena aproximación para el limite de la zona del cátodo en argón pero para el caso del helio se necesitan modificaciones que permitan estimar esta altura de mejor manera. Se ocupa como recurso la beca proporcionada por el gobierno de Canadá a través de la Universidad de Alberta,Canada por lo cual el estudiante realiza una estadía por 4 meses en donde lleva a cabo la investigación del trabajo de tesis.
Gobierno de Canadá y el programa Emerging Leaders in Americas Program

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Molina, Cortez Matías Rubén. "Eventos secuenciales y su efecto en el fútbol: Evidencia empírica en predicciones y calendarización de campeonatos." Tesis, Universidad de Chile, 2017. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/146338.

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Abstract:

Ingeniero Civil Industrial
Durante los últimos 20 años se ha observado un incremento en el interés por aplicar analytics (análisis de datos) en la toma de decisiones en deporte. Un ejemplo reciente es la planificación del fixture para las Eliminatorias al Mundial de Rusia 2018 en la Conmebol en la que se utilizaron modelos de optimización. En la presente memoria se analizan dos casos a la toma de decisiones vinculadas al fútbol: (1) predicciones de resultados si se cuenta con información secuencial y (2) orden de partidos en el fixture de un torneo y su impacto en la posición final de un equipo. Es por ello que se realizan dos experimentos, en el primero, a través de una plataforma online de crowdsourcing, se invita por medio de incentivos a un grupo de personas a que participen en el pronóstico de partidos para la Eurocopa realizada en Francia. Se contrastan dos grupos: uno solo tiene una instancia para hacer las predicciones de todos los partidos a considerar, mientras que el otro grupo debe efectuar predicciones todos los días. Por lo tanto, en este escenario, se examina cómo la presencia o ausencia de decisiones secuenciales afecta la certeza en predicciones de partidos de fútbol. En el segundo experimento, se aprovecha el orden aleatorio de la secuencia de partidos que se da en ciertos campeonatos de fútbol, con el objetivo de medir el impacto de la dificultad del equipo rival a comienzos del torneo (experimento natural). Se utiliza los datos recogidos de los partidos de la Liga Inglesa de fútbol en un período de 10 años (2005-2015). A través de técnicas econométricas se evalúa el efecto de la dificultad inicial, controlando por factores inherentes a cada equipo y temporada. En término de conclusiones, en el primer experimento se encuentra que no existen diferencias significativas entre los dos grupos, aun cuando un grupo tenía mayor información al momento de hacer predicciones. En el segundo experimento, se infiere que la dificultad de los primeros partidos de una temporada, medida a partir de las posiciones de los equipos rivales en temporadas pasadas, afecta significativamente la posición final de un equipo, es decir, los equipos que enfrentan mayor dificultad en estos partidos tienen más chances de ver afectada negativamente su posición final. Además, al analizar la heterogeneidad de este efecto, no se encuentran diferencias dependiendo si la dificultad inicial del rival es asignada a mejores o peores equipos, según sus posiciones en temporadas pasadas. Finalmente, para investigaciones futuras se propone expandir el estudio con muestras de mayor tamaño, para el primer experimento, y al mismo tiempo, buscar formas de evitar sesgos de selección entre grupos experimentales. En el segundo experimento se sugiere incluir más temporadas y realizar comparaciones con otras ligas de fútbol.
Este trabajo ha sido parcialmente financiado por Corporación ISCI

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Morales, Morillo Leiner Hugo. "Comparación del índice CIRS-G vs el índice de Charlson en la predicción de mortalidad al año de hospitalización, en la Unidad de Agudos del Servicio de Geriatría del Hospital Nacional Guillermo Almenara enero - diciembre 2006." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2013. https://hdl.handle.net/20.500.12672/12142.

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Abstract:

Establece las diferencias entre estos dos índices en su capacidad predictiva de mortalidad al año de hospitalización de la unidad de agudos del servicio de Geriatría del Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen. El estudio es descriptivo, transversal, analítico. Se revisaron historias clínicas de los hospitalizados del 1 de enero al 31 de diciembre del 2006. Se obtuvieron datos como edad, sexo, deterioro cognitivo según Pheiffer y deterioro funcional según Katz. Mediante Análisis ROC se estableció la capacidad predictiva de ambos índices. Se usó pruebas paramétricas para establecer diferencias en las variables en función al sexo. Se realizó análisis univariado para establecer variables influyentes y las resultantes pasaron análisis multivariado para establecer su habilidad predictiva independiente. Se obtuvieron 128 historias.. El promedio de edad fue de 75.84±8.11. La enfermedad índice más frecuente: la enfermedad renal con 19.5%. 46% tuvieron deterioro cognitivo. El deterioro funcional fue de 38.3%, 27.4% y 34.4% para ausencia de deterioro, con deterior previo y deterior por la hospitalización. La mortalidad al año de hospitalización fue de 41%(53). El CIRS-G presentó mejor sensibilidad, especificidad, valores predictivos y cocientes de probabilidad. En el análisis de regresión logística solo el CIRS-G total, Índice de gravedad y N° de categorías con gravedad nivel 3 mostraron habilidad predictiva independiente siendo los OR: 1.27 IC al 95%(1.1-1.47), 11.78 IC al 95%( 4.69-25.6), 5.13 IC al 95% (2.67-9.8) respectivamente. Se concluye que el Índice CIRS-G posee mejor habilidad predictiva de mortalidad que el IC. Solo el CIRS-G total, Índice de gravedad y el N° de categorías con gravedad nivel 3 poseen habilidad predictiva independiente de mortalidad al año de hospitalización.
Trabajo académico

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Gálvez, Bravo Álvaro Ignacio. "Pronóstico para la morosidad de clientes de tarjetas de créditos de un retail financiero, mediante el uso de datos transaccionales e historial de pago." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/170012.

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González, Flores Cristian Alexander. "Aplicaciones de Modelos de Tasas de Interés en Inversiones en Renta Fija." Tesis, Universidad de Chile, 2009. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/103373.

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Abstract:

El presente trabajo tuvo como objetivo generar modelos que permitieran realizar recomendaciones de inversión de corto plazo en instrumentos de renta fija. Se planteó un modelo de reversión a la media para las diferencias entre precios de mercado de bonos y precios dados por modelos de precios de bonos. A partir de este modelo se generó un mecanismo de inversión a partir de las diferencias de precios, planteando un problema de optimización que permite determinar, dado un horizonte de inversión, un portafolio de bonos inmunizado a los cambios de tasas de interés y que maximiza el retorno esperado. Además, a partir del modelo para las diferencias se determinó que para medir las diferencias de precios los modelos más adecuados para el caso de los bonos del Banco Central de Chile son el de Nelson y Siegel para el caso de los bonos en UF y el de Vasicek para el caso de los bonos en pesos. Se planteó un modelo VAR(1) general a partir de los parámetros beta del modelo de Nelson y Siegel, y un conjunto dado de variables macroeconómicas. Si de este modelo se obtiene algún modelo estable, es posible conocer el efecto de shocks de variables macroeconómicas en la curva de rendimientos. Considerando como variables macroeconómicas la tasa de política monetaria (TPM) y la compensación inflacionaria (CI) se obtuvo un modelo estable a partir del cual se determinó el efecto de shocks en las curvas de rendimientos nominal y real construidas a partir de los bonos del Banco Central de Chile. En general, luego de un shock positivo de TPM deberían incrementarse las tasas de corto plazo y luego de un shock positivo de CI deberían incrementarse las tasas de mediano y corto plazo en el caso nominal y disminuir las tasas de mediano y corto plazo en el caso real. Shocks negativos determinan un efecto contrario al de shocks positivos. Se plantearon modelos de predicción de la curva de rendimientos a partir de distintos modelamientos de la evolución en el tiempo de los parámetros beta del modelo de Nelson y Siegel. Definiendo una función de medición para cada modelo de predicción, se comparó su capacidad predictiva para el caso de las curvas de rendimientos nominal y real construidas a partir de los bonos del Banco Central de Chile, concluyendo que la determinación del modelo de mejor capacidad predictiva dependerá del tiempo a vencimiento y del horizonte de predicción. Luego, dado un modelo de predicción y un horizonte de inversión, se generó un mecanismo de inversión planteando un problema de optimización que permite obtener un portafolio de bonos, de mínima varianza, para un retorno dado. Este mecanismo puede utilizar cualquiera de los modelos de predicción, siempre que la función de medición del modelo no sea divergente. Para el caso de los modelos comparados, puede utilizarse cualquier modelo, con excepción del modelo VAR(1) ya mencionado, que considera la TPM y la CI, pues su función de medición diverge. Con la realización del presente trabajo se ha contribuido a ampliar las posibilidades de inversión en renta fija y a ampliar el conocimiento del comportamiento del mercado de renta fija.

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Cornejo, Carrasco Francisco Javier. "Modelo dinámico vectorial aplicado a la predicción de velocidad de viento para generación eólica." Tesis, Universidad de Chile, 2012. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/111121.

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Abstract:

Ingeniero Civil Elctricista
La necesidad de incrementar el aporte de las Energías Renovables No Convencionales (ERNC) dentro del diseño de la matriz energética nacional es cada vez mayor. Este hecho se refleja, particularmente, en el notable aumento del número de centrales que utilizan el recurso eólico. Sin embargo, para su integración en los sistemas interconectados se requiere conocer de antemano el nivel de generación que se puede alcanzar. En este contexto, surge la necesidad de contar con herramientas que sean capaces de predecir el comportamiento aleatorio de la velocidad del viento con un cierto grado de confiabilidad, con el fin de prever cuanta energía podrá entregar un aerogenerador al sistema en un instante determinado. Para tratar la problemática descrita, este trabajo presenta el diseño e implementación de un método para realizar predicción de velocidad de viento, el cual incluye agrupamiento de datos, análisis estadístico de series de tiempo y la caracterización de éstas a través de modelos paramétricos variantes en el tiempo, para un horizonte de mediano plazo. El modelo se basa en un método auto-regresivo y es desarrollado utilizando el registro histórico de velocidad de viento, durante el año 1990, en la localidad de Punta Lengua de Vaca, región de Coquimbo. Específicamente, el diseño presentado consiste en un modelo vectorial auto-regresivo con variable externa (V-ARX, Vector Auto Regressive with eXternal input), el cual tiene la particularidad de realizar la predicción de un día completo (24 horas) en un solo paso, a diferencia de los algoritmos utilizados normalmente, que realizan predicciones a un paso considerando horizontes de tan sólo una hora; lo que necesariamente implica que si se quiere conseguir horizontes de tiempo más lejanos, las predicciones deben ser realimentadas en el modelo en un proceso iterativo. Por otra parte, la metodología empleada para elaborar el predictor, hace posible identificar componentes periódicas del viento, tanto diarias como estacionales, facilitando la diferenciación de grupos de datos que presenten comportamientos o tendencias similares, permitiendo la creación de un modelo más certero para cada uno de estos bloques. Con el fin de realizar esta agrupación, se plantea una nueva manera de distinguir patrones estacionales en este tipo de series de tiempo, basándose en la similitud de sus distribuciones de probabilidad. Para ello se propone la divergencia de Kullback-Leibler como medida de diferenciación, y el algoritmo K-means como método de agrupamiento. Finalmente, como medio de validación del diseño propuesto, se implementan dos modelos utilizados actualmente en el ámbito de predicción: el modelo de Referencia de Nielsen y un modelo ARMA-GARCH. Al ser éstos comparados con el modelo V-ARX entregan como resultado que, dependiendo de las distintas métricas de error consideradas, dicho modelo vectorial presenta una mejora en la certeza de las predicciones: de un 6% a un 55% en relación al modelo de Referencia de Nielsen, y de un 2% a un 8% respecto al modelo ARMA-GARCH. Los resultados obtenidos permiten concluir que la manera propuesta para realizar predicción, es mejor que algunos de los métodos usados actualmente, pues reduce el error de estimación y en consecuencia, las predicciones son más cercanas a los valores reales.

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Miranda, Pino Jaime. "Modelo de Predicción de Fugas Voluntarias para una Institución Financiera Utilizando Support Vector Machines." Tesis, Universidad de Chile, 2006. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/102846.

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Abstract:

El presente trabajo de tesis propone una metodología para la construcción de un modelo predictivo de fugas voluntarias, el cual tiene como objetivo la identificación temprana de los clientes que presentan mayores tendencias a la fuga.

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Pérez, Aspillaga Rodrigo. "Evaluación y sistematización de una metodología para gestión de riesgos en proyectos: Caso proyecto puente Bío Bío." Tesis, Universidad de Chile, 2017. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/145587.

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Abstract:

Ingeniero Industrial
La etapa preinversional es crucial para poder concebir, formular y ejecutar los proyectos, pues muchos recursos son gastados en estudios que definen los aspectos críticos que guiarán al éxito al proyecto. Su resultado es clave para reducir la incertidumbre y tomar decisiones informadas, aprovechando los recursos de manera consistente con la estrategia de la empresa. En el sector público, a lo largo de todo el mundo, parece haber problemas sistemáticos en la evaluación de proyectos y los resultados esperados que de estas se derivan. Existen estudios donde se analiza el desempeño en relación a los pronósticos realizados para los costos, horizontes de planificación y beneficios. En particular, para los proyectos de infraestructura de transporte (caminos, trenes y puentes y túneles), la evidencia muestra que existe una consistente subestimación en los costos y sobreestimación en los beneficios. Bent Flyvberjg en sus estudios revela que un 86% de los proyectos de infraestructura tiene sobrecostos, resultando en promedio 28% más altos al término de la ejecución que lo previsto. Los proyectos ferroviarios presentan la mayor diferencia entre los costos reales y los estimados al momento de tomar la decisión de construir: en promedio presentan costos 44.7% mayores; y en el caso de los puentes y túneles existe una diferencia de 33.8%. Estos resultados parecen ser la regla más que la excepción, pues se comprueba que durante los últimos 70 años no hay mejoras en la exactitud de los pronósticos a pesar de los recursos gastados en mejorar los modelos. La Empresa de los Ferrocarriles del Estado de Chile (EFE), parece no ser la excepción. Un ejemplo de ello es que, en su proyecto más reciente, Rancagua Express, se registra más de 100% de sobrecostos (US$ 635 M de costo efectivo vs US$ 254.7 M estimados) y un retraso de más de 1 año. Daniel Kahneman, Premio Nobel de Economía el año 2002 por sus estudios acerca de la toma de decisiones bajo incertidumbre, plantea que la mayoría de los problemas al realizar pronósticos ocurren debido a que las decisiones se toman con el conocimiento existente dentro de las organizaciones, por lo que usualmente está sesgado por optimismo en los resultados o existe engaño estratégico con el objetivo de obtener los recursos para financiar los proyectos. Él propone un nuevo método de estimación llamado Reference Class Forecasting, basado en la utilización de proyectos de referencia de características similares para poder situar los resultados de estos en una distribución de posibilidades e intentar predecir lo que ocurrirá. En la presente memoria se desarrolla y explica dicha metodología, utilizada con éxito en proyectos de infraestructura de transporte y otras industrias en países como Dinamarca, Inglaterra, Holanda, Sudáfrica, Australia, Suecia y Suiza. Se analizarán los resultados de ésta aplicándolos al Proyecto Puente Biobío, que consiste en la construcción de un nuevo puente ferroviario que reemplazará al actual pues las condiciones de la actual vía limitan la operación de EFE en la zona y presentan graves riesgos por la antigüedad.
28/03/2020

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Mircin, Ramírez Rubén, and Urquizo David Tuesta. "Proyecciones del software de entretenimiento en el Perú y el mundo." Bachelor's thesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2015. http://hdl.handle.net/10757/581946.

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Abstract:

The main objective of this project is to analyze the components related to videogames development and the main projections in the entertainment software market in order to identify the gap between the needs of the market and professional offer in Peru and over the world. The current trends in the use of the components involved in the development and marketing of software entertainment in Peru and the world will be investigated. In order to achieve this goal, we will explain the success stories in Peru and around the world related to the development of Entertainment Software. Then, an analysis of the curriculum content of the major universities in Peru and the world of video game and entertainment software is performed, determining common core courses that align with market trends. Finally, with all the information gathered in the above, projection and trends of the components involved in the entertainment software market at national and international levels will be discussed. The project will see an overview of the research procedure, diagramming all the activities involved. In addition, to complement the research, we will interview key software development companies in Peru.
El objetivo principal de este proyecto es analizar los componentes propios del desarrollo y comercialización de videojuegos y las proyecciones del mercado de software de entretenimiento con la finalidad de identificar la brecha entre las necesidades del mercado y la oferta profesional en el Perú y el mundo. Para ello, se identifican y explican los casos de éxito en el Perú y en el mundo relacionados con el desarrollo de software de entretenimiento. Luego, se realiza un análisis del contenido curricular de las principales universidades del Perú y el mundo en desarrollo de software de entretenimiento y videojuegos, determinando los principales cursos en común que se alineen con las tendencias del mercado. Finalmente, con toda la información relevada en los puntos anteriores se analiza la proyección y tendencias de los elementos que intervienen en el mercado de software de entretenimiento a nivel nacional e internacional. El proyecto contempla una descripción general del proceso de investigación, diagramando todas las actividades involucradas. Este procedimiento es diagramado y explicado; además, para complementar la investigación, se entrevistó a las principales empresas de desarrollo de software en el Perú.

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Quezada, Lucio Nel. "K − vecino más próximos en una aplicación de clasificación y predicción en el Poder Judicial del Perú." Master's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2017. https://hdl.handle.net/20.500.12672/6201.

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Abstract:

Busca encontrar modelos utilizando el método de los k−vecinos más próximos con el propósito de clasificar las 31 Cortes Superiores de Justicia del País y poder realizar predicciones para futuras Cortes Superiores de Justicia. Verifica la validez del modelo de clasificación y predicción de las Cortes Superiores de Justicia basado en el método de los k-vecinos más próximos. Verifica la precisión del modelo de k-vecinos más próximo cuando se tiene muestras pequeñas de entrenamiento y reserva. Experimenta los modelos que identifica y evalúa las 31 Cortes Superiores de Justicia, respecto de los predictores en forma a priori. Encuentra un modelo de agrupamiento jerárquico basado en encadenamiento simple para asociar las Cortes Superiores de Justicia del País en conglomerados.
Tesis

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Madariaga, Román Diego Ignacio. "Predicción de la calidad de servicio de internet móvil basada en mediciones pasivas." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/169865.

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Abstract:

Tesis para optar al grado de Magíster en Ciencias, Mención Computación
Memoria para optar al título de Ingeniero Civil en Computación
El continuo aumento a nivel global en el uso de Internet móvil, ha posicionado a este medio como la principal forma de acceder a Internet tanto en Chile como en el mundo. Lo anterior, ha generado gran interés en la realización de estudios que permitan determinar objetivamente la calidad de servicio recibida por los usuarios de Internet móvil, así como estudios que permitan estimar la calidad futura asociada a los servicios presentes en la red de telefonía celular. Múltiples investigaciones han analizado los servicios de Internet móvil desde distintos puntos de vista e utilizando distintos tipos de indicadores de calidad, obtenidos por medio de la realización de mediciones pasivas y activas de la red. Dentro de estos parámetros, destaca la intensidad de señal recibida, ya que se ha demostrado su impacto en otros indicadores de calidad comúnmente utilizados, afectando de gran manera la calidad de servicio general de Internet móvil. El presente trabajo propone la predicción de intensidad de señal recibida para un área geográfica determinada, y además, propone la incorporación de información externa en los modelos de predicción, respecto a factores ajenos a las redes móviles que presentan un efecto sobre ellas, tales como eventos meteorológicos y eventos masivos de personas. Para lograr lo mencionado, este estudio hace uso de distintos modelos de predicción basados en técnicas estadísticas y basados en el aprendizaje de máquinas, incorporando información climática acerca de la temperatura, humedad y precipitaciones medidas en el área de interés. Los resultados obtenidos muestran la factibilidad de predecir la intensidad de señal recibida por los usuarios de la red móvil utilizando datos agregados correspondientes a dispositivos móviles dentro de la comuna de Santiago. Además, los resultados muestran la mejora en el desempeño de los modelos predictivos al incorporar información externa acerca del clima presente en el área, obteniendo modelos de predicción semanal más precisos. De acuerdo al estudio realizado y al conocimiento adquirido durante la realización de este trabajo, este es el primer trabajo de investigación enfocado en predecir calidad de servicio de Internet móvil utilizando mediciones pasivas, y además, el primero en incluir factores externos en la predicción de calidad de servicio de Internet móvil.
NIC Chile Research Labs

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Peralta, Braz Patricio Ignacio. "Cuantificación de incertidumbres en colectores de energía piezoeléctricos por medio de mediciones experimentales." Tesis, Universidad de Chile, 2017. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/150515.

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Abstract:

Ingeniero Civil Mecánico
Los colectores de energía piezoeléctricos (CEP) son dispositivos que generan energía eléctrica cuando son deformados mecánicamente. Existen diversos modelos matemáticos deterministas que permiten estimar la respuesta dinámica. Sin embargo, las predicciones realizadas por esos modelos usualmente presentan discrepancias al ser comparada con datos experimentales. Lo cual se explica por la presencia de incertidumbres asociadas típicamente a variabilidades en: la excitación; el modelo matemático y los parámetros inherentes utilizados por los modelos matemáticos. Por lo tanto, introducir una metodología para cuantificar las incertidumbres presentes y a la vez caracterizar experimentalmente los dispositivos permitiría generar predicciones robustas y más plausibles. El objetivo de este trabajo es cuantificar por medio de mediciones experimentales las incertidumbres de la respuesta y los parámetros que gobiernan la dinámica de los colectores de energía piezoeléctricos e implementar una metodología para su propagación. Se diseño un banco de pruebas el cual permite someter a los CEPs a distintos tipos de excitaciones, montar de forma fácil y reproducir de buena manera la condición de empotramiento. Mediante un protocolo de pruebas, se ensayaron dos modelos de CEPs con diferentes características nominales. Donde se identificaron las variabilidades de su respuesta y sus fuentes de dispersión. Colectores teóricamente idénticos alcanzaron dispersiones de hasta el 65 \% con respecto a su valor medio. Se implemento un marco de propagación de incertidumbres con la finalidad de compararlo con las mediciones experimentales y validar su utilidad. Las mediciones coincidieron con el área de probabilidad predicho, lo cual justifica el uso y la adecuación del modelo numérico. Al disponer de datos experimentales, se adaptaron las técnicas bayesianas con la finalidad de actualizar los parámetros inciertos y estimar futuras respuestas. Como resultado, se logro estimar una franja de probabilidad que se ajusta de mejor manera a las mediciones y que permite estimar de forma mas certera futuras respuestas.

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García, Tenorio Fabián Andrés. "Algoritmo de predicción de crisis respiratoria en pacientes pediátricos." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/168273.

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Abstract:

Magíster en Gestión de Operaciones. Ingeniero Civil Industrial
Las enfermedades respiratorias crónicas (ERC) afectan las vías respiratorias y otras estructuras del pulmón por más de tres meses, lo que en caso de infantes repercute tanto en su crecimiento como en su desarrollo normal. En Chile las enfermedades respiratorias son la primera causa de egreso hospitalario, siendo las ERC una de las razones más frecuentes. Diversas iniciativas se han implementado en apoyo a estas problemáticas, principalmente a través de Garantías Explícitas en Salud, pero éstas presentan un enfoque de atención médica necesaria y oportuna más que de prevención. A partir de 2013 una iniciativa impulsada por el Ministerio de Salud busca reintegrar en sus domicilios a pacientes menores de 20 años que requieran apoyo respiratorio, lo que mejora su calidad de vida y la de sus familias. No obstante, el protocolo de detección de crisis y su consiguiente plan contingente recae en las familias y cuidadores. Por esto es fundamental generar estrategias que puedan prevenir y detectar de forma oportuna cualquier riesgo de salud una vez que llegan a sus casas. Para esto, el objetivo general planteado es predecir el estado de riesgo de salud futuro del paciente en base a los signos vitales capturados, brindando el tiempo necesario para desencadenar el plan contingente asociado a la situación. El resultado de este trabajo es un algoritmo capaz de conectarse a un sistema de captura de datos del paciente que logre detectar una situación adversa futura entregando este resultado en un tiempo mínimo de procesamiento. Considerando esto es fundamental contar con un repositorio de datos confiable, tanto para modelar el predictor como para su funcionamiento continuo. Este algoritmo está dividido en dos etapas: elección de modelos óptimos y clasificación de riesgo futuro. La primera etapa busca escoger el conjunto de métodos de series de tiempo que sea capaz de predecir siguiente estado del paciente, y luego escoger el modelo de aprendizaje supervisado que clasifique de mejor forma el riesgo del paciente. La segunda etapa busca tomar los modelos ya seleccionados y utilizarlos para desencadenar la predicción. Con esto se logra que la respuesta del próximo estado de cada paciente se obtenga en segundos. El resultado muestra que algunos signos vitales se pueden modelar de buena forma con la distancia de captura de los datos que se tiene (dos horas), como la temperatura, que para el paciente en que mejor se ajusta se puede modelar con un 1% de error cuadrático medio. En contraste, la frecuencia cardiaca no es posible modelarla con la misma distancia entre datos, teniendo en el mejor caso un error cuadrático medio de 35,90. Por otro lado, la clasificación de riesgo llega a resultados bastante buenos en términos de exactitud, cercano a 90% en algunos casos, pero se tiene que para el mejor escenario el Valor-F alcanza sólo 67%. Contrastando simultáneamente sensibilidad y especifidad se logra obtener modelos que están sobre 80% en ambas métricas, o cercano a 90% en una manteniéndose sobre 70% en la otra.

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Polack, Chávez Estefanía, and Nakama Augusto Tadashi Nakahodo. "Mejora del proceso de post venta en un concesionario Volskwagen." Bachelor's thesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2014. http://hdl.handle.net/10757/336653.

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Abstract:

En este trabajo se plantea la implementación de la metodología Toyota basada en el PEVA, donde se utilizará diferentes herramientas a través de las cuales se pueda desarrollar estrategias para optimizar el proceso usado actualmente en el taller de postventa. PEVA es un método desarrollado por Deming con la finalidad de resolver problemas dentro de un proceso productivo basado en la mejora continua. Las siglas hacen referencia a las cuatro etapas del proceso que son: planear, ejecutar, verificar y analizar. La filosofía detrás del PEVA indica que nunca se puede conocer todo al inicio de un proyecto complejo, así que se debe identificar el problema en la etapa de planeamiento, buscar la causa raíz, colocar las contramedidas en la etapa de ejecución, revisar lo que suceda, y luego colocar en su lugar las acciones basadas en lo aprendido.
Tesis

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Bigio, Luks David Miles. "Selección de métodos numéricos aplicados a la predicción estadística usando la regresión logística." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/8149.

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Abstract:

El presente proyecto de fin de carrera buscará encontrar el mejor método computacional para la predicción estadística usando la regresión logística. Esta búsqueda se realizará dentro de un espacio limitado de métodos que se estudiaran. Una vez que se realice la investigación se escogerá el algoritmo más óptimo para la predicción y se obtendrá como resultado un aplicativo genérico para modelar comportamientos futuros en cualquier ámbito. Al leer la presente investigación uno podrá lograr discriminar sobre las mejores herramientas – de las planteadas – para la predicción de escenarios futuros en cualquier campo de estudio, de tal forma que se mejoren las decisiones tomadas y que los usuarios (estadísticos, matemáticos e ingenieros) sepan un poco más sobre los métodos que los llevan a sus respuestas predictivas.
Tesis

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Arana, Herrera Pedro Pablo. "Estimación de elasticidad precio de la demanda en espacios de avisaje para un canal de televisión utilizando modelos jerárquicos bayesianos." Tesis, Universidad de Chile, 2016. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/139106.

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Abstract:

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 15/3/2021.
Ingeniero Civil Industrial
El presente trabajo nace de la necesidad de un canal de televisión nacional por apoyar los métodos de fijación de precios para los espacios de avisaje que actualmente usa, basados principalmente en el conocimiento de las personas que integran el área comercial, donde recientemente se están utilizando métodos estadísticos para la evaluación de escenarios de precios. El objetivo principal es estimar las elasticidades de la demanda de los espacios de avisaje y determinar cómo se relacionan con las características de los distintos programas, para finalmente generar reglas que apoyen la toma de decisiones del canal al momento de fijar los precios de sus espacios. La metodología está dividida en tres partes. En primer lugar se seleccionaron y limpiaron los datos necesarios para construir las para el desarrollo de los modelos, como las categorías de Bloques y Género Prime, más la variable Costo por Rating. Luego se estimaron tres modelos: lineal simple, con elasticidad por programa y jerárquico bayesiano, donde se escogió este último para el posterior análisis debido a su nivel de calibración y validación respecto al resto. Los resultados de este modelo muestran que en promedio la elasticidad de los programas es de -0.48. Al agrupar por bloques se determinó que Matinal, Noticias Tarde y Estelar resultaron ser los más inelásticos, con una elasticidad de -0.47 en promedio. Para el horario Prime, los géneros menos elásticos son Estelar y Reportaje una elasticidad de -0.43 para ambos, mientras que Película es el más elástico con -0.51. El modelo no se puede utilizar para realizar predicciones sobre la cantidad de segundos que serán comprados en el futuro debido a que, al aplicar una transformación exponencial a la predicción del logaritmo de segundos, la diferencia con lo observado aumenta notoriamente. A partir de los resultados obtenidos se recomienda utilizar las elasticidades como apoyo en la herramienta que el canal usa actualmente para evaluar escenarios, mientras que las elasticidades agrupadas según bloque y género permiten generar reglas de gestión que para la fijación de elasticidades de programas nuevos para la evaluación de escenarios según el nivel de optimismo e incertidumbre respecto a sus resultados.

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Palomino, Arana Danitza. "Propuesta de mejora en el área de compras de una empresa manufacturera de mobiliario de madera." Bachelor's thesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2016. http://hdl.handle.net/10757/593158.

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Abstract:

This thesis presents a proposal to improve the shopping area of a manufacturing company of wooden furniture. The hypothesis states that by using quantitative forecasts of raw materials, inventory management, supplier management, development of operating procedures, formats and indicators were achieved to decrease the failure to date of delivery of final products manufactured by the company under study. The thesis is divided into six chapters. The first chapter deals with the analysis of the sector and the theoretical framework supporting in the research. The second includes analysis and diagnosis of the situation of the company. In the third chapter the proposed improvement is developed to solve the problem of non-delivery on the date identified in chapter two. The fourth chapter contains the validation of the proposal by using a simulator and contrasted with the actual recorded demand. The fifth chapter deals with the analysis of the impacts of the proposed improvements and the prevention and/or mitigation measures that are considered in the case of the negative impacts. Finally, in the sixth chapter; there are conclusions and recommendations on the implementation of the various tools listed.
La presente tesis plantea una propuesta de mejora para el área de compras de una empresa manufacturera de mobiliario de madera. La hipótesis sostiene que, mediante la utilización de pronósticos cuantitativos de materia prima, para la gestión de inventarios, la gestión de proveedores, la elaboración de manuales de procedimientos y los formatos e indicadores, se alcanzará la disminución del incumplimiento en la fecha de entrega de los productos finales manufacturados por la empresa en estudio. La tesis está dividida en seis capítulos. El primer capítulo comprende el análisis del sector y el marco teórico que respaldan la investigación. El segundo comprende el análisis y diagnóstico de la situación de la empresa. En el tercer capítulo se desarrolla la propuesta de mejora para dar solución al problema del incumplimiento en la fecha de entrega identificado en el capítulo dos. El cuarto capítulo contiene la validación de la propuesta mediante el uso de un simulador y un contraste con la demanda real registrada. El quinto capítulo comprende el análisis de los impactos de la propuesta de mejora y las acciones de prevención y/o mitigación que se consideran en el caso de los impactos negativos. Finalmente, en el sexto capítulo se listan las conclusiones y recomendaciones sobre la aplicación de las distintas herramientas.
Tesis

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Barrenechea, García Lorena, and Félix Lesly Marilyn Félix. "Propuesta de mejora en la gestión de inventarios en la Empresa Importadora Mercantil Laboratorio SAC." Bachelor's thesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2015. http://hdl.handle.net/10757/550179.

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Abstract:

El presente proyecto de tesis consiste en diseñar un sistema de compras, en base a pronósticos y principios logísticos, para la empresa importadora y comercializadora Mercantil Laboratorio SAC, según la demanda y la capacidad de inversión que posee la empresa. Ello permitirá un mejor manejo de inventarios, cumplir con los tiempos de entrega y reducir costos de oportunidad para generar competitividad, fidelizar a los clientes y captar nuevos. Se analizan, examinan y cuantifican los procesos actuales de la empresa y se determinan cuáles pueden ser objeto de mejora mediante la programación de compras. Finalmente, se presentan alternativas de programas de compras para la optimización de recursos y se presenta un plan temporal de compras que contiene las alternativas que generan mayor beneficio para la empresa. Asimismo, se valida el modelo propuesto con respecto a un caso en el cual se ha aplicado con éxito el sistema de reducción en la gestión de inventarios.
Tesis

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Hermosilla, Martelli Gonzalo Ignacio. "Mejoramiento de un modelo de targeting de clientes de telefonía móvil usando análisis de redes sociales y minería de datos." Tesis, Universidad de Chile, 2015. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/132939.

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Abstract:

Ingeniero Civil Industrial
En los últimos años, la industria de las telecomunicaciones se ha ido desarrollando en un escenario muy competitivo, lo que ha llevado a las compañías a enfocarse en lograr una relación rentable y de largo plazo con sus clientes. El problema surge cuando se quiere decidir con qué clientes construir dicha relación, cuya solución se basa en el concepto de targeting, el cual tiene por objetivo identificar a los clientes sobre quienes se realizarán acciones para retener e incrementar su valor. En este caso se quiere estudiar, en términos de adopción y rentabilidad, el desempeño de un modelo que selecciona el conjunto de clientes a quienes, a través de una campaña telefónica, se les ofrece un producto de telefonía móvil. Las compañías han utilizado el enfoque de selección basándose en los atributos sociodemográficos y comerciales de sus clientes, sin considerar el efecto que podrían tener sobre las decisiones de éstos sus amigos, familiares o cercanos. Es por esto que se plantea un modelo de targeting que incorpore atributos sociales extraídos de la red de teléfonos móviles de ca- da cliente. Adicionalmente, se propone estudiar la influencia que podrían tener adopciones previas de sus amigos sobre la adopción propia del cliente en estudio. Los modelos de targeting social fueron construidos en base a diversas técnicas de clasificación y diferentes configuraciones del conjunto de entrenamiento, estructuras que son probadas a través de una serie de experimentos que permiten comparar los resultados y establecer cuál es el modelo con la mayor capacidad para resolver este problema. La calidad de dichos modelos se evalúa en dos etapas diferentes. En una primera instancia se comparan los resultados obtenidos con los entregados por el modelo base que no incorpora atributos sociales, comparación que se realiza a través del número de aciertos acumulados que logra cada modelo en los cortes del ranking de clientes. Por otro lado, en una segunda fase se busca identificar la técnica de clasificación utilizada que mejores resultados entrega y la configuración del conjunto de entrenamiento que resulta en la mejor capacidad de predicción de adopciones. El hecho de que la incorporación de los atributos sociales de los clientes no mejore por sí mismo el poder de predicción de los modelos de targeting, pero que sí lo haga la combinación de los resultados del modelo social con los del modelo base de comparación, resultó ser el mayor descubrimiento de este trabajo. Esto deriva en que para lograr modelos de selección efectivos es necesario combinar algunos de ellos que estén construidos en base a diferentes técnicas de clasificación, ya que éstas permiten identificar clientes de diversos perfiles, ele- vando la capacidad de predicción de los mismos. En este caso, la agregación de datos en el conjunto de entrenamiento y la combinación de aciertos de los modelos permiten incrementar en promedio en un 8 % el desempeño del modelo, alcanzando un nivel de aciertos de un 89 %.

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Landeo, Jacinto Juan Abel. "Pronóstico del número de pacientes que existen en un hospital en un periodo específico mediante redes neuronales artificiales. Caso práctico: Hospital Loayza." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2014. https://hdl.handle.net/20.500.12672/14701.

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Abstract:

Presenta una investigación sobre la implementación de un software basado en Redes Neuronales Artificiales (en adelante RNA) para la predicción del número de pacientes que estarán siendo atendidos en un establecimiento hospitalario en un periodo dado teniendo en cuenta la especialidad hospitalaria con el objetivo de apoyar a la toma de decisiones administrativas. Una RNA, el cual, debido a sus características similares al del cerebro humano, es capaz de reconocer tendencias y lograr pronósticos muy acertados a partir de data histórica con registros incongruentes y altamente no lineal, por lo cual será una herramienta muy útil para los hospitales nacionales de Lima para pronosticar la cantidad de pacientes que recibirán en los meses siguientes; esta predicción no es posible conseguir mediante métodos estadísticos tradicionales debido a la alta no linealidad y ruido en la data histórica de atención médica en los meses y años anteriores. Los hospitales tienen la misión de brindar atención médica a la población sin embargo el personal médico encargado de atender a los pacientes en muchas ocasiones son pocos con respecto al número de pacientes que deben encargarse de atender; si las entidades hospitalarias tuviesen una estimación de la cantidad de pacientes a recibir en sus diferentes áreas, éstas podrían tomar medidas de contingencia para evitar sobrecarga de trabajo en los médicos y brindar atención de calidad a los pacientes. Se comenzará tocando los aspectos técnicos y teóricos que sustentan la presente tesis y la metodología de trabajo para su desarrollo así como también los recursos que son necesarios para la realización de ésta misma.
Tesis

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Araujo, Risalve Hagler Brown. "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." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2020. https://hdl.handle.net/20.500.12672/16835.

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Abstract:

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.
Perú. Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Vicerrectorado de Investigación y Posgrado. Programa de Promoción de Tesis de Pregrado. E18030044-PTPGRADO

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Quispe, Candela Carolina del Carmen. "Implementación de un modelo predictivo para incrementar la captación de seguros en una entidad financiera." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2018. https://hdl.handle.net/20.500.12672/11715.

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Abstract:

La entidad financiera tiene como meta incrementar las ventas del producto Seguro Protección Múltiple y además reducir el ratio de cancelación de 15% de este producto antes de los 3 meses, para poder tener margen de ganancias rentables. Después de haber hechos mejoras en los canales de ventas y oferta de valor, al no conseguir los objetivos propuestos. Se propuso como solución elaborar e implementar un modelo predictivo, el cual en base al análisis histórica de las altas de este producto nos permitirá identificar que clientes son más propensos a la venta de este producto como a mantener su permanencia de 3 meses como mínimo. Para su elaboración se utilizó la técnica de regresión logística debido a: su gran poder predictivo en problemas donde la variable a predecir es dicotómica (toma dos valores), es explicativa permitiéndonos interpretar el significado de las variables predictores y su relación con la variable a predecir y fácil de implementar. Utilizando la técnica se identificó 9 variables principales del modelo, logrando un rendimiento de 87.7%, lo cual hace aun modelo aceptable. Con estos resultados se desplegó el modelo en las campañas comerciales del 2016 orientando la venta a los clientes más propensos, logrando que alcanzáramos los objetivos: incremento de ventas a 710 pólizas mensuales, efectividad en campaña mayor a 2.7% y reducir el ratio de fuga de 15% a 8%
Trabajo de suficiencia profesional

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Hernández, Aranda Moisés Javier. "Selección, implementación y validación de modelos de predicción de riesgo para enfermedades cardiovasculares en pacientes con problemas de sueño." Tesis, Universidad de Chile, 2017. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/148220.

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Abstract:

Ingeniero Civil Industrial. Ingeniero Civil en Computación
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), las Enfermedades Cardiovascula- res (ECV) son la principal causa de muerte en todo el mundo, aún cuando la mayoría de ellas pueden prevenirse actuando sobre ciertos factores de riesgo. Para su prevención son fundamentales la detección precoz y el tratamiento temprano, por medio de cambios en hábitos de consumo y estilo de vida o por medio de la administración de fármacos. Existen varias formas estándar de estimar el riesgo de enfermedad cardiovascular, sien- do el índice de Framingham la más reconocida. Aunque en general estos métodos dan bue- nos resultados, en muchos casos no son suficientemente precisos en su predicción, lo cual podría derivar en eventos cardiovasculares graves que podrían haberse evitado. Por otro lado, existen factores de riesgo que no se consideran y que podrían implicar una predicción más precisa. En particular, en pacientes con problemas de sueño, una forma de mejorar la predicción de ECV podría ser en base al nivel de saturación de oxígeno en la sangre durante el sueño, que puede ser medido a través un examen médico llamado oximetría nocturna. El objetivo de esta memoria es precisamente contribuir a la detección temprana de este tipo de enfermedades en este tipo de pacientes de forma mas confiable, por lo que se dise- ña un modelo preventivo en base a factores de riesgo tradicionales y además información recogida de una oximetría nocturna. El modelo se entrena y valida a través de una base de datos que contiene 5.804 oximetrías y el historial clínico de los pacientes en cuanto a las enfermedades cardiovasculares sufridas durante los 10 años posteriores a la oximetría. La versión final del modelo de predicción tiene un desempeño en términos de AUC de un 0,775 contra un 0,739 del índice de Framingham, por lo que efectivamente se da una mejora estadísticamente significativa. Sin embargo, el aporte de la oximetría nocturna al poder de predicción es mínimo y el alza se debe a otros factores, entre los que se cree estaría la especificidad del modelo en cuanto a su capacidad de realizar predicciones particular- mente precisas en pacientes con problemas de sueño . Se realiza además una evaluación económica y social para dar una idea aproximada del impacto que produciría la implantación del modelo en producción, resultando en un beneficio potencial para todo el país de entre 10 y 13 billones de pesos y 160.000 y 200.000 Disability-Adjusted Life-Years (DALYS) y en 10 años. Con el fin de facilitar la divulgación de los resultados, se desarrolla además un primer prototipo de un módulo de visualización del indicador de riesgo del modelo.

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Martínez, Meneses Michael Roland. "Sistema inteligente para pronósticos de partidos de fútbol de la liga española basado en redes neuronales artificiales." Thesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2013. http://hdl.handle.net/10757/314999.

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Abstract:

De acuerdo a investigaciones realizadas por la FIFA (Federación Internacional de Fútbol Asociado), gracias al apoyo de los 207 miembros asociados con los que cuenta dicha entidad, en el 2006 existían 265 millones de futbolistas, entre hombres y mujeres, alrededor de todo el mundo . Ello significó un aumento del 10% de acuerdo al mismo estudio que se realizó en el año 2000. Además, el mismo informe declara que se incrementa tal cifra en 5 millones más, al incluirse a entrenadores y empleados de los clubes. Joseph S. Blatter, presidente de la FIFA, destaca que al incluirse a aficionados, la cifra asciende a más de mil millones de personas , lo que significa que más del 15% de la población mundial estaba activamente relacionada a esta actividad deportiva. Ello demuestra que este deporte es el más popular en todo el mundo. Es importante mencionar ello, porque se busca mantener a dicha población vinculada a este deporte a través de las apuestas deportivas. Las apuestas deportivas han adquirido gran protagonismo; ello puede entenderse a partir de las cifras que maneja el Comité Olímpico Internacional, que dan cuenta que tal actividad mueve alrededor de 350,000 millones de dólares anuales en todo el mundo, lo que demuestra el auge en la que se encuentra dicha actividad. Las apuestas deportivas, específicamente las vinculadas al fútbol, no han pasado desapercibidas en el Perú, por lo que la propuesta presentada está dirigida a los usuarios de los portales Betsson (https://www.betsson.com/start/pe/) e Intralot (http://www.intralot.com.pe/) principalmente, ya que ambas han logrado posicionarse en el ámbito local gracias al mercado potencial que disponen en el país. De esta manera, el propósito del proyecto profesional que se presenta es modelar, a fin de pronosticar, el resultado de un partido de fútbol de la liga española, la más popular del mundo, mediante la utilización de una red neuronal artificial teniendo en cuenta diversos factores de influencia, además de implementar un software que lleve a cabo las tareas necesarias para la obtención de las predicciones. Los datos utilizados provienen de diversas fuentes de información que corresponden a la realidad de los hechos, lo que permite tener resultados confiables. Se considera que los factores claves para el éxito de la propuesta presentada radican en ser la primera aplicación en el Perú que cuente con un sistema inteligente para realizar buenos pronósticos de la liga mencionada y, el uso de un algoritmo de aprendizaje que permitirá al sistema aprender y corregir sus propios errores. El modelo implementado fue aplicado y evaluado para diversas temporadas de la liga española, alcanzándose un nivel de acierto de al menos el 75% de los casos seleccionados, superando el índice de acierto de productos comerciales estudiados en el presente proyecto.

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Albán, Taipe Mayra Susana. "Contribuciones a la predicción de la deserción universitaria a través de minería de datos." Doctoral thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2019. https://hdl.handle.net/20.500.12672/10776.

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Abstract:

Identifica una limitada producción científica que analiza factores de deserción desde la perspectiva del estudiante, que es el actor principal de la deserción, y la construcción de modelos híbridos de predicción que permitan comprender mejor manera el problema de la deserción en las universidades. El objetivo consiste en contribuir al proceso de predicción de la deserción estudiantil universitaria a través del estudio integral de factores, técnicas y herramientas de minería de datos usados con este fin. Se concluye que la predicción de la deserción en las universidades puede variar, ya que dependerá de los factores de ingreso, del contexto educativo estudiado, del entorno de educación aplicado, y de los antecedentes de los estudios para los que fueron usados. Por otro lado, se considera importante determinar si es suficiente con predecir la deserción o si se requiere incorporar estudios que establezcan estrategias para mitigar la deserción en las instituciones de educación superior.
Tesis

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Valderrama, Torres José Artemio. "Estimación de una tabla de vida para el sistema nacional de pensiones peruano." Master's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2019. https://hdl.handle.net/20.500.12672/17043.

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Abstract:

Una tabla de mortalidad es estimada empleando la estrategia no paramétrica desarrollada por Kaplan-Meier para la estimación de las tasas brutas mientras que el suavizamiento o graduación de estos estimadores se calculan empleando una regresión polinómica local. Los datos provienen de registros administrativos y acumulan alrededor de 5 millones de personas, información que es colectada entre los años 2013 al 2017. De acuerdo a los resultados el diferencial en esperanza de vida entre mujeres y hombres es menor en relación a a los resultados oficiales. De esta manera, la diferencia en esperanza de vida a favor de la mujer, se reduce de 7 a 2 años, brecha que se explica por un descenso de 2.4 años en las mujeres y un aumento de 2.1 años en el caso de los hombres (medido a los 65 años de edad). Como consecuencia de lo anterior se encuentra que el pasivo actuarial esta sobreestimado en S/2,03 mil millones en relación al cálculo oficial, ello como consecuencia de dos efectos opuestos: una disminución en el valor del pasivo en el caso de las mujeres, y un aumento para los hombres, siendo el primero el de mayor magnitud.

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Vega, Carty Hilary Karina. "Utilidad pronóstica de dímero D como factor de gravedad en pacientes COVID-19: una revisión sistemática." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12672/17516.

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Abstract:

Determina la utilidad pronóstica de Dímero D como factor de gravedad en pacientes con COVID-19. Realiza una revisión sistemática de 40 artículos obtenidos del 31 de diciembre del año 2019 hasta el 30 de noviembre del 2020. Encuentra que la alerta global causada por el virus SARS-Cov-2 representa un nuevo reto tanto en el discernimiento, como en el avance y comprensión de un agente completamente diferente. Análisis anteriores identificaron vagamente que “los niveles elevados de dímero D están asociados directamente con la gravedad con la que se presenta dicha enfermedad”. Desde entonces, otros estudios han proporcionado un apoyo más claro a la evidencia inicial. Es por ello la decisión de sumarnos a la causa. En la presente revisión evaluamos 40 estudios relacionados con “el valor pronóstico de dímero D como factor de gravedad en pacientes con COVID 19”. Entre los resultados encontrados en nuestra investigación, además de indagar sobre la utilidad pronóstica de dímero D se optó por inquirir temas aledaños al mismo, como lo son el nivel óptimo del biomarcador, las comorbilidades relacionadas al mismo, su presencia en diversas poblaciones, entre otros. Se invita al lector a examinar el texto completo. Concluye que la elevación del nivel de dímero D es considerado como un marcador de gravedad y mal pronóstico en pacientes con enfermedad COVID-19.

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Celi, Guzmán Sara, Vera Fernando Contreras, and Miñano Michael Valle. "Propuesta de un modelo de capacidad a largo plazo para una institución educativa." Master's thesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2013. http://hdl.handle.net/10757/307816.

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Abstract:

El objetivo de esta tesis es otorgar a la unidad de negocio Escuela de Empresarios (U.N. ESE) de la institución educativa en estudio, una herramienta útil e importante que le permitirá poder planificar a largo plazo de cinco años como mínimo, la necesidad de recursos de infraestructura de las seis sedes que la conforman (Surco, Pueblo Libre, Ica, Chiclayo, Iquitos y Piura).
Tesis

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Caprile, Rojas Aldo. "Diseño de un Modelo de Asignación y Predicción de Costos para la Planificación de Operaciones en Telefónica Chile." Tesis, Universidad de Chile, 2010. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/102504.

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Cubas, Montecino Diana. "Aplicación de modelos de supervivencia y modelos lineales para la predicción de la edad de inicio de la Enfermedad de Huntington a partir de una cohorte de pacientes atendidos en el Instituto Nacional de Ciencias Neurológicas en el periodo 2000 – 2019." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12672/16374.

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Abstract:

La enfermedad de Huntington (EH) es una enfermedad neurodegenerativa hereditaria caracterizada por movimientos involuntarios, deterioro cognitivo y cambios de comportamiento. Usualmente, se manifiesta entre la tercera y quinta década de vida; sin embargo, existe gran variabilidad en la edad de inicio. Esta enfermedad es causada por la expansión de un microsatélite compuesto por la secuencia repetitiva (CAG)n en el gen de la Huntingtina (HTT). La edad de inicio, mayormente referida a la edad de inicio motor, está determinada por el número de repeticiones CAG en el alelo mutante: a mayor número de repeticiones, menor es la edad de inicio. La mayoría de intentos por predecir la edad de inicio de la EH emplean modelos de regresión lineal, un método que presenta escasa capacidad predictiva. El objetivo de este estudio fue predecir la edad de inicio de la EH mediante modelos de supervivencia y modelos de regresión lineal con efectos fijos y mixtos. Este estudio incluyó 220 individuos de 172 familias. Se encontró evidencia que el modelo con mayor exactitud fue el modelo lineal mixto. Además, se registró que los efectos aleatorios explican un porcentaje adicional de la varianza de la edad de inicio en individuos con la EH.
Perú. Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología. Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (Fondecyt). 098-2017-FONDECYT

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Bautista, Almeza Cynthia Ursula. "Implementación de un modelo de predicción de contratación de tarjetas de crédito para una entidad financiera española." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12672/16983.

Full text

Abstract:

Describe la implementación de un modelo predictivo de contratación de tarjetas de crédito para una entidad financiera española desarrollado en el año 2019. El principal objetivo de la solución fue identificar los clientes propensos a contratar tarjetas de crédito de la entidad para enfocar las acciones comerciales a estos clientes y así conseguir un incremento en las ventas del producto, aumentar la efectividad de las campañas comerciales. Teniendo en cuenta el tipo de problema, se seleccionó la técnica de aprendizaje supervisado para la implementación del modelo de clasificación. Para la construcción del modelo se seleccionaron tres algoritmos: Árbol de Decisión, Random Forest y GradientBoosting. Posterior a la validación de los tres modelos, se seleccionó el algoritmo de Random Forest. Como resultado de la aplicación del modelo predictivo en las acciones comerciales, se obtuvo una mejora en el 15% de la efectividad de las campañas comerciales y un incremento en las ventas de tarjetas de crédito de la entidad.

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Osorio, Delgadillo Kalín. "Aplicación de redes neuronales para la predicción del éxito de una campaña de marketing bancario de depósitos a plazo fijo mediante Python." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12672/17438.

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Abstract:

En el presente trabajo aplicaremos la teoría de redes neuronales para identificar cuáles son los clientes potenciales que se suscribirán a un depósito a plazo fijo. Debido a la disposición de los datos, se aplicará para una entidad bancaria de Portugal. Para este estudio se ha tomado como referencia principalmente para la base teórica “Redes Neuronales Artificiales: Fundamentos, Modelos y Aplicaciones” (1995) publicado por José Ramón Hilera Gonzáles y Víctor José Martínez Hernando. Los datos de la entidad bancaria fueron recogidos de los archivos públicos de la Universidad de California, Irvine, el banco de datos llamado “Bank Marketing Data Set”. Y serán procesados con una implementación elaborada con el lenguaje de programación Python, utilizando la biblioteca de código abierto “Scikit Learn”. Por último, considerando este estudio se podría implementar una red neuronal para alguna entidad bancaria del Perú, evaluando de la mano de un experto en banca cuáles serían las mejores variables que debemos considerar para esta sociedad.

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Modesto, i. Alapont Vicent. "Muerte en UCIP estimada con el índice “PRISM”: comparación de la exactitud diagnóstica de las predicciones realizadas con un modelo de regresión logística y una red neuronal artificial. Una propuesta bayesiana." Doctoral thesis, Universidad de Alicante, 2011. http://hdl.handle.net/10045/23578.

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Caichihua, Santos Karina Geraldine, and Huamán Arturo Reyes. "Propuesta de un modelo de planificación y control de inventarios de repuestos de mantenimiento en una empresa de fabricación de baldosas cerámicas." Bachelor's thesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2016. http://hdl.handle.net/10757/609295.

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Abstract:

Se presenta un modelo de planificación y control de inventarios de repuestos de mantenimiento en una empresa de fabricación de baldosas cerámicas. Se basa en criterios de clasificación, programación de actividades de mantenimiento y reposición de inventarios por comportamiento estadístico. Este modelo se enfoca en el criterio que presentan los diferentes participantes del proceso de planificación. El modelo también comprende un proceso de designación de herramientas en las cuales se puede identificar la manera más adecuada de planificar los repuestos y suministros. Las herramientas que se utilizan en este trabajo son: planificación de requerimiento de materiales (MRP), pronósticos estadísticos, Clasificación ABC – Criticidad, y el modelado Supplier Input Process Output Customer (SIPOC), el cual permite asegurar el proceso de identificación de la planificación más adecuada. En el desarrollo de la solución para el problema identificado se realizó una clasificación según criterios y prioridades que ha sido resultado de la clasificación ABC. Para la obtención de los pronósticos estadísticos se ajustaron los datos históricos a procesos estocásticos para cada ítem. El análisis de criticidad realizado ha sido utilizado para identificar el riesgo de no tener en el stock en el momento adecuado el repuesto en las cantidades necesarias. La modelación de procesos como herramienta de estandarización ha permitido identificar y encontrar brechas en el proceso que tienen que ser mejoradas para obtener un mejor flujo de información de ingreso y salida para el proceso de planificación.

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Berto, Castro Felix Ricardo. "Framework usando un componente de preprocesamiento y MARS para la predicción de ventas en las pymes del Perú." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2018. https://hdl.handle.net/20.500.12672/8895.

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Abstract:

Se propone un framework utilizando un componente de pre-procesamiento y MARS para obtener una predicción de ventas de forma precisa y confiable reduciendo el tiempo y costos. Para ello lo primero que se realizo fue obtener las ventas mensuales de los productos “Resorte Toy Corolla” y “Resorte Toy Corolla Gasol” de una empresa llamada “Franco” dedicada a la venta de autopartes, luego se procesó esta información con un componente de pre-procesamiento en donde se detectó y elimino valores atípicos. Posteriormente se seleccionó las variables de predicción y la variable objetivo, por último se construyó los modelos de predicción y se calculó las medidas de error con la ayuda del software "Salford Predictive Modeler 8.0". Luego de realizar las pruebas se llegó a la conclusión que el framework propuesto se ajusta mejor a las necesidades de una pyme ya que se obtiene predicciones de ventas más precisas. Por otro lado no es necesario que el usuario sea un experto ni que tenga conocimientos muy avanzados con respecto a las técnicas o métodos de predicción, porque cuando usamos el software “Salford Predictive Modeler 8.0”, esta misma selecciona las variables de predicción más importantes y crea el modelo de predicción con sus respectivas funciones base además también se encarga del cálculo de las medidas de error.
Tesis

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Sifuentes, Bitocchi Oswaldo. "Modelo predictivos de la deserción estudiantil en una universidad privada del Perú." Doctoral thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2018. https://hdl.handle.net/20.500.12672/10004.

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Abstract:

La deserción es un problema que afecta alas universidades, públicas y privadas, y que generan una serie de consecuencias negativas para las instituciones, así como para los mismos jóvenes porque tendrán menos posibilidades de conseguir un empleo que permita bridarles una mejor calidad de vida a sus familias, por ello, el objetivo de este estudio fue determinar cómo el uso de modelos predictivos en asignaturas críticas contribuye a identificar a los estudiantes en riesgo de deserción. Se diseñaron siete modelos predictivos con la metodología CRISP (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) y el historial académico de los estudiantes, para ser aplicados en siete cursos críticos. Entre los principales resultados se puede destacar que los modelos predictivos contribuyeron a reducir en un 40 % y 50 % los niveles de desaprobación y las variables que mejor la predijeron fueron la carrera que estudian (vocación), el número de veces que se matriculan en la asignatura y la nota que tuvieron en matemática o comunicación cuando cursaron el quinto año del nivel secundaria.
Tesis

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Ortiz, Mir Magdalena Sofía. "Modelo de negocio para la comercialización de un servicio informático de análisis de imágenes, basado en Web Intelligence, exploración visual y neurociencia." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/152508.

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Abstract:

Ingeniera Civil Industrial
El presente trabajo de título tiene como objetivo determinar si existe un mercado potencial interesado en adquirir un servicio de análisis de imágenes que entregue la predicción visual de las personas sobre estas. Y si existiese el mercado, diseñar un modelo de negocio para un servicio basado en dicha herramienta y en las necesidades del cliente objetivo. AKORI es un proyecto que se ha desarrollado desde el año 2012 entre las facultades de ciencias físicas y matemáticas y de medicina de la Universidad de Chile. Se basa en un algoritmo de redes neuronales, el cual permite simular la atención visual de las personas sobre una imagen y predecir qué zonas llaman más la atención al ser humano. Actualmente se tiene un prototipo funcional que permite analizar páginas web mediante la captura de pantalla de la página y el posterior análisis de la imagen. Surge la oportunidad de comercializar un servicio basado en dicho algoritmo, al tener un prototipo funcional similar a servicios comercializados en el mercado internacional por cientos de dólares. Por lo que la hipótesis de la memoria es: Es posible diseñar un producto o servicio basado en la predicción visual de las personas de tal forma que exista un mercado en Chile interesado en adquirirlo y por ende, el proyecto AKORI sería comercializable. Existen diversas herramientas para analizar diseños, desde servicios de analítica de sesiones de usuarios, análisis experto, agencias de experiencia del usuario, entre otras. La herramienta AKORI presenta como ventaja competitiva, el entregar un reporte objetivo, rápido y económico versus servicios personalizados. Se opta por la metodología Lean Canvas para la obtención del modelo de negocios porque se centra en las necesidades reales de los clientes, está orientada a servicios web y emprendimientos tecnológicos y porque no considera únicamente el lienzo de negocios, sino una metodología completa basada en la iteración de experimentos y la validación de hipótesis. Se validó la existencia de un nicho de clientes interesado en el servicio, el cual consta de agencias de publicidad y diseño web con diseños a la medida. Los clientes potenciales ayudaron a diseñar un servicio web orientado a sus necesidades, el cual entregaría un reporte de cuatro mapas distintos y su mayor beneficio para el cliente es la validación cuantificable y objetiva de sus diseños. Validando de esta forma la hipótesis de la memoria. Se realizó una estimación de los flujos de caja libre a obtenerse por el servicio en un horizonte de cinco años, obteniéndose un valor presente neto de dos mil ochocientos sesenta millones de pesos aproximadamente.

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Díaz, Ramírez Carlos Manuel. "Score de Sabadell como predictor de mortalidad oculta al alta de UCI en el Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen de Lima-Perú." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2014. https://hdl.handle.net/20.500.12672/13216.

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Abstract:

El documento digital no refiere asesor
Introducción: La mortalidad en planta tras el alta de UCI (Mortalidad Oculta) es con frecuencia y por desgracia un hecho previsible, ya que un número significativo de pacientes críticos sobreviven con secuelas que dificultan seriamente su recuperación. Las únicas herramientas de mortalidad que disponemos son las escalas de gravedad preingreso en UCI, pero el ajuste de dichas escalas tras el alta no es fiable (1). El Score de Sabadell es una escala subjetiva, empleada por el intensivista, asignada al alta de los pacientes de UCI, para determinar la pertinencia de su reingreso a UCI, de presentarse alguna intercurrencia durante su hospitalización (2) Objetivo: Establecer la valoración del Score de Sabadell como una herramienta pronóstica de mortalidad oculta, durante la evolución posterior de los pacientes al alta de la UCI, una vez que pasan a sala de hospitalización común o alguna unidad de intermedios (“step down”). Métodos: Estudio de Servicios de Salud. Descriptivo, Retrospectivo. Muestra: Pacientes egresados de la UCI de adultos del HNGAI durante el periodo Junio 2013 – Agosto 2013, con seguimiento a los tres meses posteriores al alta de UCI. Resultados: Existe una alta correlación positiva, |altamente significativa ( 0.997) entre el Score Sabadell y la cantidad de pacientes con mortalidad oculta al alta de la UCI. La mortalidad en UCI fue 20.4% y la mortalidad oculta al alta de UCI fue 16.2%. Conclusiones: El Score de Sabadell es un predictor confiable de mortalidad oculta al alta de la UCI en el Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen.
Trabajo académico

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Ordoñez, Cairo Rosa Angela del Carmen, and Zapata Maria Doris Pastor. "Sistema de predicción de clientes desertores de tarjetas de crédito para la banca peruana usando Support Vector Machine." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016. https://hdl.handle.net/20.500.12672/4931.

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Abstract:

Propone la implementación de un sistema de predicción de clientes desertores de tarjeta de crédito usando un modelo de predicción basado en el comportamiento transaccional y datos demográficos de los clientes para la determinación de los patrones de reconocimiento, para ello se definirán las técnicas y algoritmos con los que se validará la propuesta.
Tesis

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Godínez, Tello Carlos Raúl André. "Monitoreo y predicción del temblor de Parkinson por medio de una aplicación móvil híbrida mediante machine learning." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12672/17387.

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Abstract:

La presente investigación tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil para apoyar en el monitoreo y predicción del temblor de Parkinson, su implementación se realiza por medio de una aplicación móvil hibrida mediante machine learning, esta aplicación apoyará al médico especialista, dado que la aplicación tendrá la capacidad de pronosticar el temblor parkinsoniano de la enfermedad de Parkinson durante los próximos 6 segundos siguientes a la toma de las muestras, así mismo permitirá llevar a cabo un control de los mismos mediante un historial, que podrá ser visualizado, compartido vía correo electrónico, también podrá llevar un control de tiempo de congelamiento de las personas, a su vez cuenta con una alarma de dosificación de las pastillas que son tomadas durante el proceso que conlleva esta enfermedad. El desarrollo de la aplicación móvil fue elaborado con el framework Ionic convirtiéndolo en una aplicación hibrida y utilizando la técnica de regresión lineal para poder hacer el pronóstico correspondiente. Se logro construir primero el módulo que es la aplicación móvil para su correcto uso, teniendo claro las variables, especificaciones, casos de uso, arquitectura, y modelos que permiten la correcta manipulación e inserción con los otros dos módulos restantes que son de congelamiento y el de alarma.

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Caballero, Aguirre Enrique Sebastián. "Prediccion Multivariable de Recursos Recuperables." Tesis, Universidad de Chile, 2012. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/104377.

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Abstract:

La evaluación de recursos minerales es esencial para el diseño y la planificación minera, dado que cuantifica la distribución de elementos de interés, subproductos y contaminantes dentro de un depósito minero. Tradicionalmente, los modelos de recursos se elaboran mediante ponderación del inverso de la distancia o kriging, considerando una variable a la vez e ignorando las correlaciones espaciales entre las especies minerales. Métodos de estimación multivariable, como el cokriging, siguen siendo poco utilizados en la práctica, debido principalmente a la dificultad de ajuste de un modelo variográfico. Este trabajo aborda el problema de la predicción multivariable de recursos recuperables en depósitos mineros. Con este objetivo, un modelo geoestadístico (el modelo Gaussiano discreto) es utilizado para cosimular las leyes de bloques y así determinar sus distribuciones locales conjuntas, considerando además el caso en que las leyes medias son desconocidas. De las distribuciones locales obtenidas, es posible calcular, para cada bloque (unidad de selectividad minera), el valor esperado de cualquier función de las leyes y evaluar los recursos que pueden ser recuperados por sobre leyes de corte dadas. La metodología es aplicada a un caso de estudio que consiste en datos de producción (pozos de tronadura) de un depósito de lateritas niquelíferas. Las variables de interés corresponden a leyes de níquel, fierro, cromo, alúmina y sílice. Se demuestra que el modelo Gaussiano discreto permite estimar el beneficio esperado de unidad de selectividad minera y su mejor destino (planta de procesamiento o botadero). Estas estimaciones dependen de la probabilidad de superar leyes de corte dadas y de la razón entre las leyes de sílice y magnesio, la cual juega un papel importante en el procesamiento metalúrgico para obtener ferroníquel. Los resultados de esta metodología son comparados con una estimación tradicional mediante cokriging ordinario, arrojando un 24.6% de bloques clasificados de forma diferente (entre estéril y mineral) y una discrepancia de un 22.5% en la relación estéril/mineral estimada y de 8.2 [MUS$] en el beneficio estimado para el caso de estudio. Estas discrepancias se explican por la propiedad de suavizamiento del cokriging, que no reproduce la variabilidad espacial de las leyes y produce sesgos en la estimación de variables no aditivas. En cambio, la metodología propuesta entrega resultados teóricamente insesgados y permite el análisis de escenarios y el cálculo de la respuesta más probable, en particular cuando hay involucradas variables no aditivas.

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Villafuerte, Maturrano Katherine Iris. "Modelo matemático para la fiebre del Dengue." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016. https://hdl.handle.net/20.500.12672/5847.

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Abstract:

Identifica el nivel de conocimientos y las prácticas con modelos matemáticos para conocer el comportamiento de la enfermedad de la fiebre del dengue, con el fin de realizar predicciones en una población, para establecer las estrategias de prevención o erradicación de esta enfermedad. Realiza simulaciones en MATLAB del comportamiento de la fiebre del dengue en tiempo determinado, mediante la aplicación del método de Runge Kutta. Considera los modelos matemáticos como una herramienta para la toma de decisiones en las instituciones de salud pública.
Trabajo de suficiencia profesional

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Ríos, Bardales Willian Pool, and Yupanqui Ronald Orlando Castañeda. "Modelo para la predicción del éxito en los proyectos de software aplicando máquinas de soporte vectorial." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2015. https://hdl.handle.net/20.500.12672/8694.

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Abstract:

Publicación a texto completo no autorizada por el autor
Plantea la construcción de un modelo de predicción usando una técnica de minería de datos, el cual después de un estudio realizado se perfila como uno de las mejores técnicas de predicción, por encima de muchos. Como caso práctico, este modelo se aplica usando proyectos de software desarrollados en una entidad financiera, obteniendo unos resultados muy alentadores.
Tesis

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Ticona, Arapa Wilber Stefan. "El Apache II como indicador pronóstico de mortalidad en el área de Trauma Shock de Emergencia del Hospital Nacional LNS-PNP. Julio - diciembre del 2010." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2012. https://hdl.handle.net/20.500.12672/15811.

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Abstract:

Publicación a texto completo no autorizada por el autor
Demuestra que el APACHE II, es útil como indicador pronóstico de mortalidad y severidad en los pacientes admitidos al área de Trauma Shock de Emergencia del Hospital Nacional LNS-PNP. El estudio es transversal, descriptivo y predictivo. Los pacientes admitidos a la unidad de Trauma Shock del Servicio de Emergencia del Hospital Nacional LNS PNP, desde 01 de junio a 31 diciembre del 2010. Mediante los cuadros de relación entre cuadro de interpretación del score APACHE II vs el cuadro de tasas de mortalidad general y por patologías, hay alta correlación entre los puntajes obtenidos y el riesgo de fallecer. Se indica que fueron factores de riesgo de fallecer: daño neurológico, madurez, alcalosis, acidosis, hipernatremia, hiponatremia, hiperpotasemia, hipopotasemia, leucocitosis, leucopenia, hipercreatininemia, hipocreatininemia, anemia, hipoxemia, bradipnea, taquipnea, bradicardia, hiperoxemia, taquicardia, hipotensión arterial media, y constituyen factores de protección la hipertensión arterial media, hemoconcentración. Se concluye que el Score APACHE II ha demostrado ser un buen instrumento para determinar el valor Pronóstico de mortalidad y severidad en los pacientes ingresados a la Unidad de Trauma Shock del HNLNS-PNP.

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Rojas, Linares Edito Luis. "Enfoque predictivo para la optimización del tamaño de fragmentación en base a técnicas de perforación y voladura de rocas." Doctoral thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12672/16222.

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Abstract:

Presenta una propuesta metodológica para determinar mediante los limites de confianza y dispersión, la granulometría predictiva de un proceso de voladura de rocas. La investigación se describe, como una optimización en las operaciones minero metalúrgicas, porque entregando una óptima fragmentación requerida para los procesos de molienda, se minimizará sus tiempos y maximizará su productividad. Así mismo, cabe mencionar que dicha investigación utiliza las técnicas de Kuznetsov, técnicas de Análisis Multivariante (MVA) y técnicas de Redes Neuronales Artificiales (ANN). Realizando al final una comparación entre dichas técnicas, en función a su efectividad.

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Dissertations / Theses on the topic 'Predicciones'

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