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
| dc.contributor.advisor | Minchola Alza, Ronald Eduardo | es_PE |
| dc.contributor.author | Arias Jaime, Jhoan Manuel | es_PE |
| dc.date.accessioned | 2021-10-03T15:01:30Z | |
| dc.date.available | 2021-10-03T15:01:30Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | 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. | es_PE |
| dc.format | application/pdf | es_PE |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/2939 | |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Piura | es_PE |
| dc.publisher.country | PE | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.source | Universidad Nacional de Piura | es_PE |
| dc.source | Repositorio Institucional Digital - UNP | es_PE |
| dc.subject | modelo de regresión lineal | es_PE |
| dc.subject | Encuesta Permanente del Empleo (EPE) | es_PE |
| dc.subject | trasformación semi-logarítmica | es_PE |
| dc.subject | ingreso mensual | es_PE |
| dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | es_PE |
| dc.title | 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 | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
| renati.advisor.dni | 18130328 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-8250-5667 | es_PE |
| renati.author.dni | 43957971 | |
| renati.discipline | 542016 | es_PE |
| renati.juror | Vargas Lynch, Conrrado Sigifredo | es_PE |
| renati.juror | Haro Díaz, César Leonardo | es_PE |
| renati.juror | Correa Becerra, Ramón Cosme | es_PE |
| renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | es_PE |
| renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
| thesis.degree.discipline | Estadística | es_PE |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Piura. Facultad de Ciencias | es_PE |
| thesis.degree.name | Licenciado en Estadística | es_PE |
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