Tesis

Imputación por intervalos basada en pronóstico y detección de cambios abruptos en el modelamiento de series temporales faltantes y su aplicación

2026-01-01T00:00:00Z

Imputación por intervalos basada en pronóstico y detección de cambios abruptos en el modelamiento de series temporales faltantes y su aplicación Quintana Yauris, Miguel Angel La presente investigación tiene como objetivo analizar la imputación por intervalos basada en pronósticos y detectar cambios abruptos para el modelamiento de una serie temporal faltante. Para ello, se integran diversos métodos y modelos de series temporales, incluyendo los enfoques clásicos de metodología box-jenkins (ARMA, ARIMA y SARIMA), modelos robustos (holt-winters, STL(Seasonal-Trend decomposition using Loess)) y TBATS(Trigonometric, Box-Cox,ARMA,Trend, Seasonal), el modelo de pronóstico prophet fue aplicado para la imputación, y la técnicas de detección de cambios abruptos ”Interval Forecast Imputation”(IFI). Como resultado, el autor propone la metodología maqy-ts, la cual integra dos etapas: etapa 1 imputación y detección de cambios abruptos y la etapa 2 modelamiento. Esta metodología es formalizada mediante un algoritmo que permite la detección de datos faltantes, imputación, detección de cambios abruptos, reconstrucción de la serie con datos faltantes hasta la selección del modelo óptimo que mejor se ajusta a la serie. El análisis y procesamiento de los datos se realizó con el software r. Asimismo, se identificaron y analizaron series temporales reales en las cuales se aplicó la metodología. Los resultados en las series número de visitantes a la ciudad inka de Machu Picchu (2002–2025) y número pasajeros internacionales en el aeropuerto internacional Velasco Astete (2004-2025), entre todos los modelos analizados, el tbats fue el que se adaptó mejor y tuvo la capacidad de predecir más alta. Además, se ratifica la adecuación y robustez de la metodología, que se basa en un enfoque adaptativo e integral.

Factores asociados a la violencia de genero en el Perú: un análisis mediante arboles de decisión con datos de la ENDES 2024

2026-01-01T00:00:00Z

Factores asociados a la violencia de genero en el Perú: un análisis mediante arboles de decisión con datos de la ENDES 2024 Flores Velarde, Julieta La violencia de género constituye una de las principales problemáticas sociales y de salud pública a nivel mundial, debido a su impacto sobre la integridad física, sicológica, sexual y económica de las mujeres, como por la vulneración de sus derechos fundamentales. En el Perú, esta problemática persiste a pesar de la implementación de políticas y marcos Normativos orientados a su prevención y sanción. Según la (ENDES) 2024, porcentajes Elevados de mujeres ha experimentado algún tipo de violencia, evidenciando la influencia de diversos factores sociodemográficos, económicos y culturales. La presente investigación identificó los factores asociados a la violencia de género en el Perú mediante la aplicación de modelos de árboles de decisión, utilizando la base de datos de la ENDES 2024. Se empleó un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado, con diseño no experimental y corte transversal. La población estuvo conformada por 18 836 mujeres encuestadas, analizándose la totalidad de los casos para mejorar la capacidad predictiva y la estabilidad del modelo. Aplicando algoritmos de árboles de decisión para determinar las variables con mayor capacidad predictiva, evaluando el desempeño de los modelos mediante métricas como exactitud, sensibilidad, especificidad y el área bajo la curva ROC (AUC-ROC). Los resultados permitirán identificar los principales factores de riesgo asociados a la violencia contra la mujer y generar evidencia científica que contribuya al diseño de políticas públicas, estrategias de prevención e intervenciones focalizadas en los grupos de mayor vulnerabilidad, fortaleciendo la toma de decisiones para la reducción de la violencia de género en el Perú.

Evaluación de la calidad de servicio mediante análisis factorial, en el hospital nacional “Adolfo Guevara Velasco - EsSalud Cusco 2023"

2024-01-01T00:00:00Z

Evaluación de la calidad de servicio mediante análisis factorial, en el hospital nacional “Adolfo Guevara Velasco - EsSalud Cusco 2023" Coronado Calvo, Juan Carlos Esta investigación aborda la calidad del servicio percibida por los usuarios del Hospital Nacional "Adolfo Guevara Velazco" – EsSalud, Cusco, 2023. La calidad del servicio hospitalario es una preocupación significativa debido a su impacto directo en la salud y el bienestar de la población. Esta cuestión se manifiesta en la accesibilidad, la eficiencia, la seguridad, la satisfacción del usuario y la capacidad de respuesta; por lo tanto revela deficiencias en el sistema de salud a nivel nacional y regional que requiere evaluación y mejora continuas. El objetivo del estudio fue determinar los principales factores asociados con la calidad del servicio brindado por el hospital. Para ello, se utilizaron métodos estadísticos para fundamentar acciones dirigidas a mejorar la atención. En ese contexto, la investigación es aplicada y descriptiva, permitiendo además la medición y evaluación de dimensiones relacionadas con la calidad del servicio. Se utilizó el análisis factorial exploratorio para la evaluación, y los resultados fueron significativos. Con base en 35 variables iniciales y utilizando los criterios de Kaiser, se identificaron cinco factores que explican el 73.31% de la variabilidad total: empatía (23.047%), seguridad (17.398%), confiabilidad (11.490%), aspectos tangibles (11.250%) y capacidad de respuesta (10.130%). En resumen, estos resultados permiten identificar brechas significativas y brindar apoyo para la toma de decisiones gerenciales orientadas a la mejora continua de la calidad del servicio.

Control de calidad de un sistema de medición a través del diseño experimental en estudios de repetibilidad y reproducibilidad de la sal de Maras en Cusco, 2023

2025-01-01T00:00:00Z

Control de calidad de un sistema de medición a través del diseño experimental en estudios de repetibilidad y reproducibilidad de la sal de Maras en Cusco, 2023 Ayte Morales, Henrry El trabajo de investigación tuvo como objetivo principal evaluar la calidad del sistema de medición de la sal de Maras mediante un diseño experimental en estudios de repetibilidad y reproducibilidad. La metodología de la investigación fue de tipo cuantitativo, con un enfoque descriptivo y correlacional, destinada a analizar el control de calidad de los sistemas de medición de la sal de Maras. Se caracteriza por ser no experimental y transversal, ya que se recolectaron datos en un único momento, observando los fenómenos en su entorno natural sin intervención. La unidad de análisis fue las bolsas de sal de 1000 gramos, y la población estuvo constituida por todos los paquetes de bolsas de sal. Se seleccionó una muestra de 10 bolsas de sal, 3 operadores y 2 balanzas, la técnica de muestreo fue probabilística aleatoria simple para los operarios, las balanzas y bolsas fue de una forma fija. La recolección de datos se realizó mediante un diseño experimental cruzado y expandido, donde cada operador realizó tres repeticiones con dos balanzas, asegurando aleatoriedad en las mediciones. El estudio evidenció cono resultado que el componente parte representa la principal fuente de variación en el proceso de medición, con un 96.05% de contribución a la variabilidad total. Las fuentes secundarias de variación, como la repetibilidad, reproducibilidad, operarios y balanzas, aportaron el 3.95% y el sistema de medición mostró un sistema de medición R&R de 19.89%. La ANOVA indica que el modelo estadístico es muy significativo con, p < 0.05, y los indicadores de ajuste reflejan un desempeño sobresaliente, con un R2 = 99.38%.