Escuela Profesional de Estadística

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Control estadístico de la calidad del proceso de industrialización de mango fresco con respecto al brix y a la firmesa en la empresa agroindustrial Don Packing S.A.C campaña 2020-2021
(Universidad Nacional de Piura, 2023) Garcia Iman, Ruben Angel; Haro Díaz, César Leonardo
En la presente investigación se estudió el Brix y Firmeza en la empresa agroindustrial Don packing S.A.C, campaña 2020-2021; con el objetivo de conocer si la calidad del producto se encuentra bajo el control estadístico de la calidad con respecto al Brix y la firmeza, permitiendo así la supervisión de las operaciones en el proceso productivo, en el momento oportuno tomar decisiones a corto plazo y largo plazo que permitan corregir o realizar modificaciones para cumplir con los objetivos y metas trazadas. El presente estudio es de tipo aplicada, de nivel explicativa, diseño no experimental de corte transversal. Se tomó una muestra diaria de 4 mangos, durante 41 días de producción, siendo las características de la calidad estudiadas el Brix y Firmeza. Al aplicar la Prueba de Normalidad Multivariante y la Prueba de Correlación conjunta a las variables Brix y Firmeza del proceso de maduración, se concluye que se cumple la normalidad y la correlación conjunta, lo cual permitió realizar cartas de control Multivariante, donde se obtuvo un LCS=12.29 para el gráfico de la carta de control 𝑇2 de Hotelling y un LCS=3.949 para el gráfico de la carta de control de la varianza generalizada, con un riesgo del productor del valor α=0.27%. En el proceso de maduración, la producción de mango con respecto al Brix y Firmeza para el vector de medias y la dispersión conjunta se encuentra bajo control estadístico de la calidad, lo cual muestra que mango es apto para su comercialización y el consumo humano.
Calidad del acto médico en el programa de atención domiciliaria, en pacientes activos y fallecidos del hospital III Cayetano Heredia – Piura 2015
(Universidad Nacional de Piura, 2023) Lara Ramírez, Alicia Desireé; Abanto Cerna, Lemin
En la presente investigación se buscó comparar la calidad del acto médico en el programa de atención domiciliaria (PADOMI) en pacientes activos y fallecidos del Hospital III Cayetano Heredia de Piura en el año 2015. Para esto se consideró un enfoque cuantitativo, con diseño no experimental y alcance descriptivo comparativo, se consideró una muestra de 282 historias clínicas. Entre los principales resultados se encontró que existen diferencias entre las dimensiones: Información demográfica, Evaluación biomédica, Evaluación funcional, Evaluación mental, Evaluación de apoyo social, tras comparar ambos grupos: pacientes activos y pacientes fallecidos, considerando un nivel de confianza del 95%. Se concluyó que se evidencia que existe diferencia altamente significativa (Sig.<0.05) en la calidad del acto médico en el programa de atención domiciliaria (PADOMI) en pacientes activos y fallecidos del Hospital III Cayetano Heredia de Piura en el año 2015, siendo el grupo de pacientes activos aquellos que recibieron una mejor calidad del acto médico, según los indicadores obtenidos.
Utilización de redes neuronales artificiales (RNA) como alternativa para el pronóstico del índice de precios al consumidor mensual comparado con un modelo Arima, 2012 – 2020
(Universidad Nacional de Piura, 2023) Balladares Flores, Vania Patricia; Cabrera Prieto, Carlos Eduardo
La presente investigación es de diseño no experimental, de tipo predictiva, retrospectivo y prospectivo, y tiene por objetivo comparar los métodos de Redes Neuronales Artificiales y Box- Jenkins en el pronóstico del Índice de Precios al Consumidor a nivel nacional, durante el periodo enero 2012 - diciembre 2020. Se respetaron y aplicaron los criterios de cumplimiento estricto para la elección del mejor modelo de pronóstico del IPC. Considerando para este caso el menor error de estimación y de pronóstico. Logrando establecer la comparación de las metodologías de pronóstico Box-Jenkins y la RNA. Se observó que los valores de pronósticos basados en la RNA fueron más cercanos a los datos reales, mostrando un error de pronóstico de 0.01 menor al obtenido por los procesos ARIMA que fue de 0.9. Es por ello que la precisión del pronóstico de la RNA fue superior que la mostrada por el proceso ARIMA.
Pronóstico de los ingresos tributarios recaudados por Sunat del departamento de Piura, utilizando el modelo Arima y Winters
(Universidad Nacional de Piura, 2023) Albán Esteves, Aracely Nohelia; Abanto Cerna, Lemin
El modelo Arima y el modelo de suavización exponencial aditivo de Winters son metodologías que emplean variedad y repeticiones con la finalidad de lograr estándares que permitan realizar pronósticos a largos plazos. Estos modelos son muy eficaces, en la estimación de pronósticos con información histórica de una serie de tiempo. Este estudio tiene como objetivo fundamental elaborar y obtener el mejor pronóstico de las entradas económicas percibidas por la SUNAT del departamento de Piura, para los trimestres de los años 2019-2021, mediante los modelos Arima y Winters. En la metodología se empleó un enfoque cuantitativo y el estudio es de tipo aplicada, con un diseño no experimental, predictivo-longitudinal, la muestra en estudio está constituida por la información de los ingresos tributarios recaudados por SUNAT en el departamento de Piura, durante los trimestres de los años 1994-2018. La determinación del modelo Arima y suavizamiento exponencial aditivo de Winters se hizo con ayuda del programa SPSS versión 25 y Eviews versión 10, los cuales se utilizaron para el procesamiento de los datos. A la serie original se hizo una transformación usando logaritmo natural, así mismo se estableció la primera diferencia de la serie transformada a logaritmo natural, y mediante la prueba de Dickey Fuller, se determinó la estacionalidad, esta transformación se realizó para observar que los datos experimentan variaciones regulares y predecibles y se repiten cada período. Por ejemplo, la estacionalidad puede ocurrir cada año, cada trimestre o cada lunes. Además, se ha obtenido como resultado que el modelo suavizamiento exponencial aditivo de Winters con un RMSE de 27.027 es más eficiente que el modelo Arima (0,1,1) (1,0,1)4 que muestra un RMSE de 28.119 en las predicciones de las entradas económicas percibidas (ITR) por la SUNAT del departamento de Piura, por obtener menor raíz del error cuadrático medio.
Análisis de la natalidad en la región Piura, período 2007-2018
(Universidad Nacional de Piura, 2022) Huamán Solís, Job; Armas Juárez, Ricardo Antonio
En el presente proyecto de investigación titulado “análisis de la natalidad en la región Piura, periodo 2007-2018”, tiene como objetivo analizar los índices de la natalidad en la región Piura, se utilizó un enfoque cuantitativo con diseño no experimental de nivel descriptivo. Para realizar el análisis de la natalidad en la región Piura se utilizó una base de datos histórica periodo 2007-2018, obtenida de la dirección regional de salud Piura (DIRESA) y del Instituto Nacional de estadística e informática (INEI), teniendo como variable de estudio la natalidad, periodo 2007 al 2018 que nos permitió dar respuesta a los objetivos planteados. Entre los resultados se obtuvo que los índices de natalidad en la región Piura ha ido disminuyendo, teniendo como índice de natalidad en el 2018 el 20.41%, siendo este índice de natalidad menor que los años anteriores. Por otra parte, en la región Piura nacen más niños del género masculino con un 51.22%. Además, se encontró que de todos los nacimientos registrados en el periodo 2007-2018 el 14.71% pertenecen a madres adolescentes. Por otra parte, se evidenció que los niños que nacen con menor peso promedio pertenecen a madres adolescentes, finalmente se encontró que en el mes de marzo ocurren nacimientos con mayor frecuencia en la región Piura, en el mes de noviembre se registraron una menor frecuencia de nacimientos y la provincia de Piura tiene mayor frecuencia de nacimientos registrados en el periodo 2007-2018.
Factores asociados a la anemia ferropénica en niños menores a 1 año en el Centro de Salud El Indio-Piura. 2022
(Universidad Nacional de Piura, 2022) Ramos Vílchez, Roxana Maribel; Ipanaqué Panta, Juan Manuel
La anemia ferropénica en edad infantil es el estado en el cual muchos niños y niñas tienen un bajo desarrollo tanto físico como mental. Evidencia las diversas consecuencias que van acumulando con el pasar tiempo, pese a una inadecuada alimentación o ingesta de diversos nutrientes y prácticas inadecuadas que practican sus padres con respecto a sus menores hijos. Esta investigación se realizó teniendo como objetivo fundamental Determinar los factores asociados a la anemia ferropénica en niños menores a 1 año en el centro de salud el indio. Piura 2022. El estudio de investigación tiene un enfoque cuantitativo, de tipo Aplicada, con un nivel descriptivo, diseño no experimental. La población fue de 710 niños menores a 1 año, tomándose una muestra por conveniencia de los autores, teniendo en cuenta los criterios de inclusión y exclusión de 200 niños. Se utilizó como técnica la observación documental y como instrumento fichas epidemiológicas Obtenidas por la dirección regional de salud, Piura. El desarrollo de esta investigación es correlacional, para el análisis se utilizó el programa Estadístico IBM SPSS versión 25. Finalmente se determinó que el grado de anemia en niños menores a 1 año, el 35,5% de los niños no están expuestos a la anemia por lo que significa que estos niños se encuentran en un estado normal, mientras que el 64,5% están expuestos a la anemia leve o moderado. De igual modo se afirmó como factores de riesgo asociados a la anemia ferropénica a: el factor al cuidado materno infantil, como: lactancia materna exclusiva (OR=1,372), y diversidad alimentaria (OR=1,452) en niños menores a 1 año con un nivel de significancia del 5%.
Violencia familiar y violencia de género en tiempos de pandemia en el Centro Poblado de Jesús María, distrito de La Arena, 2022
(Universidad Nacional de Piura, 2022) Aguirre Quinde, Andhy Alenson; García Saldarriaga, Carlos Renato; Haro Díaz, César Leonardo
La presente investigación se realizó con el objetivo de determinar la relación entre violencia familiar y violencia de género en tiempos de pandemia en el centro poblado de Jesús María, distrito de la Arena. El tipo de estudio es correlacional con enfoque cuantitativo y el diseño de investigación empleado es no experimental, de corte transversal, se consideró una muestra de 154 ciudadanos; para medir las variables en estudio, se aplicó la técnica de la encuesta un cuestionario tanto para la variable violencia familiar y violencia de género. Luego de realizar el procesamiento estadístico respectivo mediante el software SPSS versión 26, se ha obtenido como resultados, que el 74,03% de ciudadanos del centro poblado de Jesús María, mostraron violencia familiar moderada y el 75,97% de ciudadanos presentaron violencia media de género. Así mismo, los resultados demuestran que mediante el coeficiente de correlación por rangos de Spearman se determinó que existe relación significativa (Sig. bilateral = 0,000 < 0,05 ; 0,000 < 0,05 y 0,000 < 0,05) entre las dimensiones de violencia familiar: violencia física, psicológica y sexual con la violencia de género. Así mismo se concluyó que existe relación significativa (Sig. bilateral = 0,000 < 0,05) entre la violencia familiar y violencia de género en el centro poblado de Jesús María, del distrito de la Arena., os resultados obtenidos de la hipótesis especifica 01, según el valor del coeficiente de correlación muestral de Spearman rs = 0,405 indica, que existe una relación moderada y directa entre la violencia física y la violencia de género, los resultados obtenidos de la hipótesis especifica 02, según el valor del coeficiente de correlación muestral de Spearman rs = 0,602 indica, que existe una relación moderada y directa entre la violencia psicológica y la violencia de género, los resultados obtenidos de la hipótesis especifica 03, según el valor del coeficiente de correlación muestral de Spearman rs = 0,524 indica, que existe una relación moderada y directa entre la violencia sexual y la violencia de género.
Pronósticos trimestrales de la deuda pública externa peruana aplicando modelos de series de tiempo para el año 2022
(Universidad Nacional de Piura, 2021) Facundo Farfán, Jean Carlos; Cabrera Prieto, Carlos Eduardo
Como es bien sabido, desde hace muchos años, la deuda pública externa, está constituida por los créditos externos recibidos, donde estos pueden ser tanto públicos como privados. Siempre existe la participación activa de organismos privados, particulares, incluso instituciones financieras internacionales en la negociación de la deuda externa, una de las características más importantes es que la deuda externa se paga en países extranjeros. Desde hace muchos años; aproximadamente durante los años 70´s, tiempos en los que el comercio internacional se encontraba en pleno auge, diversos países tanto los de América Latina como algunos otros, alrededor del mundo, no siendo Perú la excepción, registraron significativos crecimientos en cada una de sus economías. Este crecimiento está influenciado principalmente por dos factores: en primer lugar, la exportación de productos terminados aumenta aún más, lo que conduce a condiciones comerciales significativamente mejores, fácil entrada al mercado debido a la disponibilidad y la rentabilidad, capacidad relativamente baja. Estos factores, además del acceso al crédito externo, han propiciado un aumento significativo de cada inversión durante la fase de planificación del desarrollo del modelo y del papel del Estado como empresario, inversionista y gestor empresarial. En general, aún se mantienen las políticas de apoyo al desarrollo. Sin embargo, muchas inversiones se realizan sin una evaluación cuidadosa de las necesidades y el potencial de todos y cada uno de los países y, por lo tanto, no contribuyen de manera proporcional al crecimiento económico. Cuando todos estos eventos se dieron, trajeron una serie de cambios negativos para los países en desarrollo: por un lado, sus condiciones comerciales se deterioraron significativamente debido a los mayores precios del petróleo, por otro lado, incurren en mayores costos de deuda externa debido a los altos precios del petróleo. tipos de interés a corto plazo. Se conoce, que la deuda pública externa a nivel mundial ha ido variando mucho en el transcurrir del tiempo, siendo Estados Unidos uno de los principales países con una deuda pública bastante alta, es incluso con una deuda mucho mayor que su PBI, considerando que en el 2016 tuvo un incremento de un 0.8%. Un documento del Fondo Monetario Internacional, redactado en el 2015 y publicado a través del Foro Económico Mundial (WEF), describe que Japón es una de las naciones más endeudadas del mundo y que ha estado luchando contra el estancamiento por más de 20 años. En América Latina y el Caribe, CEPAL que pertenece a las Naciones Unidas, en ese mismo año afirmó que Argentina era el país con una mayor deuda pública externa. Porter, en el año 2010, definió al Perú como un mercado emergente con la capacidad suficiente de poder seguir creciendo con nuestra propia producción industrial y ventas al exterior que requieren la inversión de sus residentes, ya que tantos países, incluido el nuestro, para financiar todas esas inversiones ya mencionadas, requieren de capital que no disponen en cantidades suficientes. De esta manera, los países de economía baja buscan la ayuda en el mercado internacional, en donde los flujos de ahorro del mercado internacional se encuentran representados por dos formas: la Inversión Extranjera Directa (IED) y el endeudamiento (préstamos, bonos) en la cual, la mayoría de los países optan por endeudarse. Esta deuda, formada por préstamos o bonos tienen una obligación (interés) que debe ser asumida con responsabilidad por el Estado Peruano; ya que, por el momento, el Estado Peruano, no sabe cómo poder sacar provecho de esta deuda con el mercado internacional, y que si hubiese un mal financiamiento de estos fondos, sabemos que existe un compromiso (contrato) que no puede ser ignorado o desconocido y se deberá cumplir en el plazo estipulado de tiempo. El presente proyecto de tesis tiene como objetivo principal el dar a conocer la deuda pública externa peruana de los últimos 20 años y así poder generar pronósticos con la aplicación de modelos de series de tiempo para los trimestres 3 y 4 del año en curso, así como para el año 2022, tomando como base datos reales.
Pronóstico de la producción de arroz en cáscara en el Perú mediante modelos SARIMA, año 2022-2023
(Universidad Nacional de Piura, 2022) Arechaga Pacheco, Daniela Antonieta; Bayona Gutiérrez, Gina del Pilar; Abanto Cerna Lemin
El objetivo del presente estudio es pronosticar la producción de arroz en cáscara en el Perú en base a la producción de los meses de enero del 2010 hasta septiembre 2021 registrada en la página web del Banco Central de Reserva del Perú y con este resultado realizar pronósticos para los años 2022-2023. El tratamiento y análisis de los datos se realizó con el software estadístico de licencia libre RStudio, el cual es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el lenguaje de programación R. La serie de la producción mensual de arroz en cáscara presentó estacionariedad y tendencia creciente leve. Además, se detectó la presencia de variación cíclica dentro de la serie, con una duración mayor de un año. Después de analizar las funciones de autocorrelación simple y parcial de la serie diferenciada, se obtuvo el modelo SARIMA (0,0,2)(0,1,2), el cual contiene coeficientes estadísticos significativos con un R cuadrado 0.8952 y un error cuadrático medio de 56.7955. Finalmente concluimos que el modelo SARIMA ofrece un modelamiento de la producción de arroz en cáscara en el Perú, y es el que se utilizó para realizar los pronósticos para el periodo 2022-2023.
Comportamiento de las ventas en formación continua en los institutos Idat y Zegel Ipae a nivel nacional, periodo 2016- 2022-05
(Universidad Nacional de Piura, 2022) Carrera Seminario, María Alejandra; Panta Martínez, Cirladangela Mercedes; Armas Juárez, Ricardo Antonio
El objetivo de la presente investigación es determinar el comportamiento de las ventas en Formación Continua en los Institutos Idat y Zegel Ipae en los periodos 2016 -2022-05 a nivel nacional, el cual será medido por el número de secciones y los ingresos obtenidos en relación a la cantidad de estudiantes matriculados netos, considerando la gran importancia que tiene estos institutos por lo cual será de gran utilidad para las empresas y para la educación de modalidad en formación continua. La investigación que se ha desarrollado es de nivel descriptivo porque se narra e identifica las situaciones del comportamiento de ventas y también es de enfoque cuantitativo; se realizó en base a una muestra censal contabilizando todos los ingresos de matriculados netos en las secciones vendidas durante los periodos 2016 al 2022-05. Se utilizó como instrumento la observación para evaluar e interpretar los resultados, donde se evidencia el número de secciones e ingresos de ventas por los cursos y diplomados que brindan ambos institutos a nivel nacional. Finalmente se concluye que ambos institutos a pesar de los altibajos que se presentaron a nivel mundial, obtuvieron buenos resultados en ciertos periodos que cubren los déficits en sus proyecciones en cuanto a venta y número de matriculados.
Uso de redes neuronales para pronosticar los impuestos tributarios mensuales de la Municipalidad Provincial de Morropón, año 2022-2023
(Universidad Nacional de Piura, 2022) Lamadrid Moreno, Leydi Alessandra; Taboada Zapata, Willian Daniel Eligio; Abanto Cerna, Lemin
Esta presente investigación tuvo la finalidad de pronosticar los Impuestos de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Morropón – Chulucanas para el periodo 2022-2023, utilizando una data histórica mensual desde enero del 2012 hasta diciembre del 2021, teniendo una cantidad de 120 observaciones expresadas en miles de soles, usando la aplicación de Redes Neuronales (RNA). Los datos de los impuestos de la Municipalidad Provincial de Morropón fueron obtenidos de la oficina de Rentas, el procesamiento de los datos se realizó en el software estadístico R Studio versión R 4.1.3 de licencia libre. La serie de tiempo de los Impuestos de Administración Tributaria mensuales tuvo un comportamiento ascendente en los meses de diciembre respectivamente de cada año, presentó estacionariedad confirmándola a través de la prueba de Dickey-Fuller. Se realizó un pre procesamiento de los valores observados mediante el escalonamiento de datos, convirtiéndolos en valores entre 0 y 1 para obtener una mayor precisión a la hora del ajuste del pronóstico. Se obtuvo el modelo NNAR(8,1,5)[12] mediante redes neuronales con parámetros de 8 neuronas de entrada, una capa oculta con 5 nodos y una neurona de salida; alcanzando un R2 de 0.9651 y un Error cuadrático medio (RMSE) de 18.0415, resultando así un buen ajuste del pronóstico de los Impuestos de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Morropón – Chulucanas.
Aplicación del modelo de regresión ordinal para determinar los factores que influyen en el nivel de satisfacción de los pacientes asegurados sobre la atención recibida por consulta externa en las instituciones de salud del Perú, INEI-SUSALUD - 2015
(Universidad Nacional de Piura, 2021) Silva Noriega, Milady Lakira; Alva Alva, Walter Gastón
En la presente investigación se propone realizar el análisis de los datos de SUSALUD mediante un modelo de regresión logística ordinal con dos opciones de SPSS 24, el módulo de modelos lineales generalizados y métodos de regresión no lineal, la construcción se hace con fines de explicación para cuantificar la influencia de cada factor o variable estadísticamente significativa sobre las categorías de la variable respuesta satisfacción del paciente en la atención recibida por consulta externa. La muestra está compuesta por más de 13 mil observaciones que se encuentran en la data de INEI, esta es una encuesta que se realiza con el fin de conocer el estado actual de los servicios de salud que ofrece el estado peruano y conocer la percepción del paciente. La investigación es de tipo descriptiva, correlacional y explicativa, de diseño no experimental y de enfoque aplicado - cuantitativo. Se utiliza una técnica estadística de regresión y se somete a contraste sus principales supuestos con inferencia estadística. En el resultado de bondad de ajuste del modelo se ha obtenido un valor chi cuadrado por el método de máxima verosimilitud, que es igual a 767.560, con una significancia asintótica (P-value=0.00), por lo tanto, la prueba es estadísticamente significativa a un nivel del 5%, es decir, se comprueba que se puede utilizar covariables en el modelo propuesto. Por lo tanto, el modelo con las variables explicativas seleccionadas e incluidas mejoran el ajuste de los datos de forma significativa respecto al modelo con sólo la constante. Debido a que, con la prueba más importante del modelo, sobre los efectos proporcionales de las pendientes de la ecuación, se determina que los efectos son iguales o producen el mismo cambio en las categorías de la variable respuesta para cada variable de ubicación (independientes), entonces, el modelo sería una técnica de regresión adecuada para el análisis de la variable de interés. Si consideramos el nivel de significancia al 5%, se puede considerar la inclusión de hasta 5 variables explicativas en la propuesta del modelo de regresión ordinal, se puede considerar las siguientes variables, las cuales son: cantidad de dinero gastado en la consulta (C1P23), tiempo trascurrido en la consulta (C1P14), reservación de una cita para la consulta (C1P5), tipo de institución prestadora de servicio y índice de quintil de riqueza (Nivel Socioeconómico). Los valores de los coeficientes para las variables que resultaron ser significativas e influyen de forma positiva o negativa sobre las categorías de la satisfacción de los pacientes fueron, tiempo transcurrido en la consulta con el especialista médico (min) 0.026 {I.C. 95% [0.019 – 0.034]}, cantidad de dinero gastado en la consulta (soles) -0.010 {I.C. 95% [-0.012 – -0.007]}, tener reservación de una cita médica (Sí/No) 0.098 {I.C. 95% [0.014 – 0.182]}. Para la diferencia entre los establecimientos de salud y su relación en la percepción de satisfacción, siempre existe menor probabilidad de estar mayor satisfecho en cualquier otra entidad de salud respecto a la categoría de clínicas privadas, se tiene: al Minsa (-0.657) I.C. 95% [-0.890 – -0.424], EsSalud (-1.057) I.C. 95% [-1.290 – -0.825], Fuerzas Armadas y Policiales (-0.433) I.C. 95% [-0.713 – -0.154] y en el caso de los indicadores socioeconómicos por quintiles de riqueza, se observa menor probabilidad de obtener mayor satisfacción en niveles inferiores respecto al nivel más alto de riqueza, los resultados fueron: IndRiq_1 (-0.189) I.C. 95% [-0.324 – -0.055], IndRiq_2 (-0.166) I.C. 95% [-0.288 – -0.044], IndRiq_3 (-0.131) I.C. 95% [-0.246 – -0.016], IndRiq_4 (-0.234) I.C. 95% [-0.344 – -0.123].
Modelo de regresión lineal semi-logarítmico para determinar las variables que se relacionan con el ingreso mensual de la población peruana, según información del INEI, año 2016
(Universidad Nacional de Piura, 2021) Arias Jaime, Jhoan Manuel; Minchola Alza, Ronald Eduardo
La presente investigación titulada: “Aplicación del modelo lineal semi-logaritmico para determinar las variables que se relacionan con el ingreso mensual de la población peruana, año 2016”; fue planteada como una investigación de enfoque cuantitativo; los resultados se midieron en términos numéricos. Se trata de un estudio analítico de observaciones donde se establece variable de respuesta y variables explicativas. El diseño que se utilizó para esta investigación es no experimental, transversal, retrospectivo, el estudio es de tipo correlacional y explicativo, teniendo como objetivo, determinar las variables que se influyen significativamente sobre el ingreso mensual de la población de Perú, con la utilización de un modelo de regresión lineal múltiple, donde se realiza una transformación logarítmica en la variable de respuesta. La población está conformada por aproximadamente 50000 observaciones que pertenecen a personas jefes de hogares que participan de la encuesta EPE –INEI, se realizó la selección de una muestra no probabilística de aproximadamente el 10% de la base de datos de la encuesta, se seleccionaron cerca de 6000 observaciones que cumplen con los criterios de inclusión. Para evaluar las variables explicativas se realiza un análisis descriptivo; luego se utilizó análisis multivariante a través del uso del modelo de regresión lineal múltiple con trasformación logarítmica para conocer las variables que se relacionan con el ingreso mensual, se obtuvo las pruebas de cumplimiento de supuestos del modelo y se determinó los coeficientes de las variables significativas para su interpretación incluido su intervalo de confianza del 95%. Los datos obtenidos fueron sistematizados usando el paquete Estadístico IBM SPSS v20.0. El modelo confirma a la variable años de educación que tiene un impacto positivo y significativo en el ingreso mensual, la tasa de rentabilidad de la educación es del 15.6%, lo que implica que los ingresos crecen al tener un número mayor de años de educación. El número de horas trabajadas otorga un impacto de 2.1% sobre la variable dependiente. En la cantidad de personas que laboran con el trabajador se observa un valor porcentual positivo de 13.5%, en este caso, si la cantidad de trabajadores es mayor parece existir un mejor ingreso. Respecto a la clasificación por género, en las mujeres se nota una diferencia porcentual menor de 24.67% en sus ingresos en comparación con los varones, la variable edad y experiencia laboral al cuadrado, como variables de penalización resultan tener un impacto negativo mínimo con respecto a la variable de interés.
Las redes sociales y su relación con el rendimiento académico de los estudiantes de quinto año del nivel secundario de la Institución educativa Micaela Bastidas- 2019
(Universidad Nacional de Piura, 2019) Salazar Pampas, Jean Carlos; Correa Becerra, Ramón Cosme
La presente investigación titulada “Las redes sociales y su relación con el rendimiento académico de los estudiantes de Quinto año del Nivel secundario de la Institución Educativa Micaela Bastidas-2019”, tiene por objetivo identificar si existe relación entre las redes sociales y el rendimiento académico. Se utilizó el enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental descriptivo- correlacional y utilizó como instrumento de recolección de datos un cuestionario, que permitió reunir información acerca de los estudiantes. La población está conformada por los estudiantes del Nivel secundario del Quinto año; la muestra está basada en la Sección “B” de la Institución Educativa Micaela Bastidas, 2019. De acuerdo a los resultados; el 56.7% de los estudiantes presentaron un nivel de rendimiento académico Logro Básico. El uso (diario) de la red social más frecuente que visitan los estudiantes no se relaciona de manera significativa (Pvalue=0.558>0.05) con el rendimiento académico; es decir, que no existe relación entre dichas variables. Por lo que se puede concluir que; la variable uso (diario) de la red social más frecuente que visitan los estudiantes, no tiene efecto sobre los posibles niveles de rendimiento académico que pueda llegar a obtener. Las horas (diarias) que acceden los estudiantes a las redes sociales se relaciona de manera significativa (Pvalue=0.025<0.05) con el rendimiento académico; es decir, que existe relación entre dichas variables. Por lo que se puede concluir que; la variable horas (diarias) que acceden los estudiantes a las redes sociales, tiene efecto sobre los posibles niveles de rendimiento académico que pueda llegar a obtener. El tipo de uso que le dan a las redes sociales los estudiantes se relaciona de manera significativa (Pvalue=0.946>0.05) con el rendimiento académico, es decir, que no existe relación entre dichas variables. Por lo que se puede concluir que; la variable tipo de uso que le dan a las redes sociales los estudiantes, no tiene efecto sobre los posibles niveles de rendimiento académico que pueda llegar a obtener.
Modelo de regresión logística aplicado con técnicas de balanceo de datos para clasificar el ingreso de los postulantes a la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional de Piura
(Universidad Nacional de Piura, 2021) Panta Ipanaqué, Juan Camilo; Correa Becerra, Ramón Cosme
En la actualidad los clasificadores predictivos están siendo muy utilizados, por lo cual existen varios métodos que nos ofrecen resultados buenos para solucionar esta tarea, sin embargo, es probable encontrarse con conjuntos de datos desbalanceados, (que una categoría de la variable a predecir, este sobrerrepresentada que la otra), que harán que la calidad de nuestras medidas de desempeño se vea afectadas o sesgadas. Por lo que, se hizo uso de las técnicas de balanceo de datos para solucionar este problema. En este contexto la presente investigación tiene como propósito comparar el modelo de Regresión logística aplicados con técnicas de balanceo de datos y sin ella, para conocer quien brinda una mejor clasificación. El presente estudio es de tipo aplicada y transversal y se usó los datos de los postulantes a la Facultad de Ciencias de la UNP, para predecir la obtención de una vacante de ingreso. Este conjunto de datos se dividió en el 75% para entrenar y el 25% para la prueba de los modelos. Para equilibrar el conjunto de datos, se hizo uso de las técnicas de muestreo para el balanceo de datos, solo en los datos de entrenamiento. Con estos datos se entrenó el algoritmo de clasificación de Regresión Logística. Se utilizó la técnica de la validación cruzada de k=5 folios, para obtener resultados eficientes. En esta el conjunto de datos se divide en cinco partes iguales, utilizamos el primer folio para prueba y los cuatro restantes para entrenamiento, así se repite el procedimiento cuatro veces más utilizando el siguiente folio como conjunto de prueba. Se usaron 3 modelos de Regresión Logística, el primero haciendo caso omiso al problema de los datos desbalanceados, el segundo balanceando mediante sobremuestreo y el ultimo mediante la técnica de sobremuestreo de minoría sintética, Smote. Los resultados nos mostraron que el modelo trabajado con el conjunto de datos equilibrado con la técnica smote, proporciona mejores resultados que los otros modelos, con respecto a las métricas de clasificación utilizadas, para clasificar el ingreso de los postulantes a la Facultad de Ciencias de la UNP.
Análisis de las denuncias registradas por infracción a la ley N° 30364 “Ley para prevenir, sancionar y erradicar la violencia contra las mujeres y los integrantes del grupo familiar” en el departamento de Piura desde enero del 2016 a octubre del 2019
(Universidad Nacional de Piura, 2019) Quiroga Girón, Rosanna Stephanie; Vílchez Sosa, Jeanifer Katherine; Alva Alva, Walter Gastón
La investigación ha tenido por finalidad realizar un análisis descriptivo de las denuncias registradas por infracción a la ley N°30364 “Ley para prevenir, sancionar y erradicar la violencia contra las mujeres y los integrantes del grupo familiar” en el departamento de Piura desde enero del 2016 a octubre del 2019. En la cual se ha abordado los diferentes tipos de violencia que sufren las mujeres y los integrantes del grupo familiar, mediante la recolección de datos de las denuncias registradas en el Departamento de Piura, clasificados como violencia familiar. La investigación es de tipo descriptiva, la población en estudio estuvo conformada por 281 177 denuncias de violencia registrados en las Comisarias ” de las 8 provincias del Departamento de Piura desde enero del 2016 a octubre del 2019, se utilizó un muestreo no probabilístico por conveniencia seleccionando 43 457 denuncias registradas por infracción a la ley N°30364 “Ley para prevenir, sancionar y erradicar la violencia contra las mujeres y los integrantes del grupo familiar, el estudio tuvo un enfoque cualitativo, que empleó un diseño no experimental de corte transversal, basándose en la técnica de recolección de datos. El análisis de los resultados de la investigación muestra que, de las 43 457 denuncias registradas desde enero del 2016 a octubre del 2019, El 45% de las victimas denunciaron haber sufrido violencia Psicológica, siendo este el tipo de violencia más frecuente. Hasta el mes de octubre del 2019 se registró que el 49,1% de las denuncias fueron también del tipo de Violencia Psicológica, notándose así un incremento desde enero del 2016 a octubre del 2019. La violencia se originó por problemas de alcoholismo, motivo que predomina en el 30% de los casos denunciados. Asimismo, el 22% de los casos ocurre por problemas conyugales y el 17% por problemas familiares. Las denuncias por violencia contra la mujer y los integrantes del grupo familiar en el Departamento de Piura están lideradas por la Provincia de Piura, con un total de 24 530 denuncias registradas, seguida de la Provincia de Sullana con 8 367 casos y la Provincia de Talara con 4200 casos denunciados.
Pronóstico del número de accidentes de tránsito mediante suavización exponencial doble, región Piura 1991- 2019
(2019) Dedios Morales, Darlyn Marilyn Lucero; Hernández Cañola, Patricia Micheline; Sullón León, Alfredo
El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo general pronosticar el número de accidentes de tránsito, en la región Piura 1991-2019, mediante suavización exponencial doble. Para complementar la investigación como objetivos específicos se planteó analizar la serie de tiempo y pronosticar el número de personas heridas y fallecidas en accidentes de tránsito para el año 2019. El estudio tuvo un Enfoque Cuantitativo, diseño No experimental de corte Longitudinal, de Tipo Explicativo causal. La población comprendió todos los accidentes de tránsito registrados en la Región Piura. La muestra estuvo compuesta por todos los accidentes de tránsito anuales ocurridos en la Región Piura desde el año 1991-2018 de acuerdo a la información recaudada de los Anuarios Estadísticos de la Policía Nacional del Perú, los cuales nos permitieron evaluar la serie histórica y poder predecir para el año 2019. Para el análisis Estadístico se procedió a trabajar con las datas en el programa Excel y SPSS 24. Se llevó a cabo el análisis y la elaboración de las series históricas; elaborando graficas de series de tiempo y analizando su tendencia. Utilizando metodología de suavizamiento exponencial doble para pronosticar el número de accidentes para el año 2019. Se encontró que la serie en estudio presentó un comportamiento no estacional y con tendencia creciente a largo plazo. Al aplicar el método de suavizamiento exponencial doble se encontró una explicación del modelo sobre los accidentes del 82.8%, con una media absoluta del error de 310,601 y un porcentaje medio absoluto del error 32,8%. El contraste Box –Ljung probó la no autocorrelación de residuales. Las gráficas de los residuos tanto FAS como FAP muestra que las barras no se salen de los límites, por lo tanto, los residuales modelos si cumplen el criterio de ruido blanco gaussiano, de aleatoriedad y el modelo es adecuado.
Modelación y pronóstico de las atenciones en el servicio de hospitalización en el Hospital de la Amistad Perú – Corea II-2 Santa Rosa aplicando modelos ARIMA. Piura.Perú 2020 – 2021
(Universidad Nacional de Piura, 2020) Abad Panta, Cristina Elizabeth; Abanto Cerna, Lemin
Esta investigación se realizó con el objetivo de pronosticar el número de atenciones para los años 2020 y 2021 en el servicio de Hospitalización del hospital de la amistad Perú-Corea Santa Rosa II-2, mediante la aplicación de los modelos ARIMA, para lo cual se contó con los registros mensuales desde el año 2009 hasta el 2019, haciendo una muestra total de 132 datos. La información fue obtenida de la base de datos del Hospital de la amistad Perú-Corea Santa Rosa II-2, la que fue analizada mediante el programa estadístico R Studio, el cual es un entorno de desarrollo del lenguaje de programación R y es de licencia libre. En el desarrollo de esta investigación, se encontró que la serie de tiempo del número de pacientes atendidos mensualmente en el servicio de hospitalización, presenta una tendencia significativa y sin comportamiento estacional; además, la distribución de los datos de la serie es normal y con varianza constante. Por otro lado, también se detectó la presencia de cuatro valores anómalos (outliers). En el proceso de modelación se evaluó tres modelos, de los cuales, el primer modelo se trabajó directamente con la serie original, y posteriormente se fueron agregando transformaciones a los datos de la variable, hasta que finalmente se obtuvo el modelo ARIMA (0, 1,1) con tres variables Dummy. Este modelo final, presenta un R cuadrado de 0.6415 y cuyos coeficientes son significativos al nivel del 5%, además tiene un RMSE de 79.36343 y un índice de AKAIKE de 1528.81, lo cuales son menores comparados al valor del RMSE y AIC de los modelos ARIMA (2, 0,0) y ARIMA (0, 1,1) que se estimaron en el proceso. Finalmente, en la validación del modelo, se concluye que los residuales del modelo ARIMA (0, 1,1) con variables Dummy, cumplen con los supuestos de normalidad, independencia y estacionariedad, por lo que se asume que es apto para realizar los pronósticos del número de pacientes atendidos en el servicio de hospitalización del Hospital de la amistad Perú-Corea Santa Rosa II-2.
Pronóstico de los ingresos tributarios mensuales del gobierno central peruano aplicando redes neuronales y modelos Sarima, en base a los años 2003 – 2018
(Universidad Nacional de Piura, 2020) Ramos Inga, Andy Paul; Abanto Cerna, Lemin
La presente investigación se realizó con la finalidad de evaluar la capacidad predictiva del modelo SARIMA y el modelo de redes neuronales artificiales (RNA) en base a los ingresos tributarios mensuales del gobierno central registrados desde enero del 2003 hasta diciembre del 2018 y con este resultado realizar pronósticos para los años 2019-2020. Los datos de los ingresos tributarios mensuales del gobierno central peruano fueron obtenidos de la página web del Banco Central de Reserva del Perú. El tratamiento y análisis de los datos se realizó con el software estadístico de licencia libre R-Studio, el cual es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el lenguaje de programación R. La serie de ingresos tributarios mensuales presentó estacionalidad y tendencia creciente y lineal, la cual, se convirtió en una serie estacionaria a través de una diferencia simple y una diferencia estacional. Además, se detectó la presencia de variación cíclica dentro de la serie, con una duración mayor de un año. Después de analizar las funciones de autocorrelación simple y parcial de la serie diferenciada, se obtuvo el modelo SARIMA (2,1,0)(1,1,1), el cual contiene coeficientes estadísticos significativos con un R cuadrado 0.9578 y un error cuadrático medio de 445.852. El modelo entrenado a través de redes neuronales es un NNAR(2,1,5)[12], el cual es de tipo autorregresivo y alcanzó un valor R cuadrado de 0.9514 y un error cuadrático medio de 482.679. Se concluye finamente que el modelo SARIMA ofrece un mejor modelamiento de los ingresos tributarios del gobierno central peruano, y es el que se utilizó para realizar los pronósticos para el periodo 2019-2020.
Modelo óptimo de serie de tiempo para pronosticar la cantidad de naves recepcionadas en los puertos del Perú, 2011 – 2018
(Universidad Nacional de Piura, 2020) Ordinola Lama, Evelyn Esteffany; López Lama, Hildur de los Milagros; Cabrera Prieto, Carlos Eduardo
El Perú está en un constante desarrollo y crecimiento, debido al propio país y a su vez a la relación existente con los demás países, esto considerándose de gran importancia, ya que por medio de sus comunicaciones y comercializaciones aumenta la economía del Perú. Por comercialización entendemos: importaciones y exportaciones, dado que es una de sus fuentes generadoras de ingresos, específicamente lo denotamos, por medio de sus movimientos, es decir, recepción y despacho de naves desde y hasta puertos peruanos. En esta investigación se empezó con un análisis descriptivo sobre la cantidad de naves recepcionadas en los puertos del Perú en el periodo del 2011 al 2018. Se estimó tres modelos, los cuales son: Autorregresivo Integrado de Promedios Móviles (ARIMA), Suavizamiento Exponencial (Holt Winters Aditivo) y Regresión con variables estacionales DUMMY. Una vez obtenido los Modelos ajustados, se procedió hallar los valores de los errores cuadráticos medios de cada modelo, de esta manera se seleccionó el menor valor, escogiendo así el óptimo modelo ajustado de la serie de tiempo. Se obtuvo que el tercer modelo de Holt Winters Aditivo:𝑌𝑡+1= (341.8272+0.30288 𝑇)𝑡 +𝐹𝑡+𝑇−𝑃 , con los parámetros 𝛼=0.1102,𝛽=0.0481 y 𝛾=0.4021, es el modelo óptimo, este siendo utilizado en nuestro pronóstico para la cantidad de naves recepcionadas en los puertos del Perú dentro del periodo 2019 al 2021. Por lo expuesto, se concluyó que la cantidad de naves no ha variado lo suficiente durante el periodo 2011 al 2018, manteniéndose en sus rangos. Asimismo, se pronostica leves aumentos para los años 2019 hasta el 2021.

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