Examinando por Autor "Navarro Villarroel, Claudia"
Mostrando 1 - 10 de 10
Resultados por página
Opciones de ordenación
Ítem Aplicación del modelo Tweedie a datos de conteos sobre consultas médicas del sector privado de Chile realizadas en el año 2015(Universidad de Valparaíso, 2018-12) Jaime Bernales, Franco Daniel; Navarro Villarroel, ClaudiaEn este trabajo se estudia el modelo de distribución Tweedie, el cual es un subconjunto de los modelos de dispersión exponencial que se caracteriza por modelar datos discretos, continuos y mixtos. En la familia Tweedie existen distribuciones muy conocidas como la distribución Normal, Poisson, Gamma e Inversa Gaussiana, las cuales están determinadas por el parámetro de potencia p, que se encarga de dar forma a la distribución Una de las características principales de la distribución es la de poder modelar datos que contengan ceros exactos, es por esto que, el objetivo principal del presente trabajo es aplicar y ajustar el modelo de distribución Tweedie a un conjunto de datos de conteos, provenientes del departamento de estadística e información de salud, del Ministerio de Salud de ChileÍtem Aplicación de un modelo jerárquico con parámetros aleatorios(Universidad de Valparaíso, 2013) Rojas Guerrero, Katherine; Navarro Villarroel, ClaudiaEste trabajo de titulación se desarrolla en el área de modelos lineales jerárquicos. Este trabajo dará conocer de forma teórica, y luego de manera práctica, en el área de la educación chilena, una técnica estadística para el análisis en un modelo jerárquico con parámetros aleatorios, llamado detección de medidas influyentesÍtem Aplicación de un modelo lineal generalizado utilizando datos longitudinales(Universidad de Valparaíso, 2017) Díaz Jorquera, Joselin; Navarro Villarroel, ClaudiaLos modelos lineales generalizados se utilizan con el proposito de medir el efecto de las variables sobre una respuesta, realizar estimaciones o mediciones cuando sea necesario. Una de sus caractersticas es el supuesto de independencia de las observaciones, pero pueden suceder casos en que se presente la dependencia entre las observaciones, lo que induce a que los datos se encuentren correlacionados, esto ocurre cuando se trabaja con datos longitudinales, ya que este tipo de datos son mediciones repetidas realizadas a unidades de analisis en el tiempo. El objetivo de este trabajo es aplicar un modelo lineal generalizado a datos reales de caracter longitudinal que incluya la correlacion. Para esto, se emplea el modelo lineal generalizado mixto. El proposito es modelar el comportamiento de la cantidad de produccion de minerales metalicos de las empresas mineras, determinar si las ventas y la exportacion in uyen en la produccion. Por consiguiente, se estiman los parametros del modelo a traves del metodo de estimacion de maxima verosimilitud y el metodo de cuadratura de Gauss-Hermite, el cual es util ocupar cuando resulta complejo evaluar la funcion log-verosimilitud como una integral multiple en la derivacion de estimacion de parametros. Al ajustar el modelo se puede determinar que las ventas y la exportacion afectan signi-cativamente en el tiempo.Ítem Distribución Weibull geométrica aplicada a datos de supervivencia de pacientes diagnosticados con cáncer colorrectal a través de modelos aditivos generalizados de localización, forma y escala.(Universidad de Valparaíso, 2018-12) Arce Núñez, Fernanda Isabel; Navarro Villarroel, ClaudiaEl estudio del tiempo de vida de organismos o maquinarias ha sido de gran inter ́es para los investigadores de las diferentes áreas de la ciencia, una de las metodologías propuestas recientemente es el uso de nuevas distribuciones como es el caso de la distribución Weibull Geométrica (WG). En este proyecto se presenta una aplicación de la distribución WG a datos de supervivencia de pacientes diagnosticados con cáncer colorrectal, y una comparación de esta distribución con la distribución de Weibull. La estimación de los parámetros se llevó a cabo utilizando el método de máxima verosimilitud y el algoritmo EM. Asimismo, se aplicó un modelo GAMLSS para estudiar el efecto de las variables edad, g ́enero, tipo del tumor, estadio del tumor y localización del tumor sobre el tiempo de supervivencia de los pacientes. De este modelo se obtuvo que todas las variables influyen en el comportamiento de cada uno de los parámetros de la distribución WG, además se observa que la distribución WG es más flexible, por consiguiente, al comparar las distribuciones anteriormente mencionadas, se observa que al utilizar la distribución WG se obtiene un mejor ajuste.Ítem Estimación de los días de estadía hospitalaria de los adultos mayores de la región de Valparaíso para el 2016 a través de modelos de conteo: Poisson y Binominal Negativo(Universidad de Valparaíso, 2016-12) Cornejo Ramírez, Johuwsa; Navarro Villarroel, ClaudiaEn Chile, se sabe, a través del Instituto Nacional de Estadística (INE, 2007), que en 2015 los adultos mayores alcanzaron cerca del 15 % de la población y además, al observar la proyección demográfica de esta organización para el 2020, se espera que el 17,3 % de la población pertenezca a esta condición; de igual manera, se estima un ascenso en la esperanza de vida de las personas, alcanzando los hombres una esperanza de vida de 77,4 años y las mujeres 82,2 años. Es por esto, que es importante comenzar a implementar nuevas políticas públicas que se preparen para satisfacer el volumen de demandas de este grupo etario. Resulta útil poner en funcionamiento una mejora en cualquier área que implique al adulto mayor, por ello, resulta relevante activar una solución para optimizar el tiempo y designación de los recursos en la hospitalización de personas de la tercera edad en los hospitales en Chile. Para ayudar a satisfacer lo mencionado anteriormente, se estudiaran los datos de egresos hospitalarios de Chile en 2016 publicados por el Departamento de Estadísticas e Información de Salud (DEIS) del MINSAL. Se propone modelar estos datos a través de los modelos lineales generalizados Binomial Negativo y Poisson, para estimar la variable de respuesta “Días de Estadía” a través de las variables más influyentes contenidas en las bases de datos utilizada.Ítem Estimación del tonelaje de alimentación de mineral en molino SAG 1011 y molinos de Bolas 1012 y 1013, mediante modelos lineales generalizados(Universidad de Valparaíso, 2019-01) Lizana Rosales, Katalina Belén; Navarro Villarroel, ClaudiaHoy en día, la estadística ha tomado una gran relevancia en la minería, debido a que se necesita obtener una mayor producción, confiabilidad y optimización en los diferentes procesos. Para llevar a cabo este trabajo de titulación se realizó un análisis de datos a partir de los Modelos Lineales Generalizados (MLG). Los MLG se utilizan cuando la variable respuesta sigue una distribución perteneciente a la familia exponencial, en donde las observaciones en estudio deben ser independientes entre sí. Con el objetivo de optimizar el proceso de la molienda en la Compañía Minera Doña Inés de Collahuasi, se propuso estimar el tonelaje de alimentación de mineral en molinos SAG 1011, Bolas 1012 y 1013, mediante modelos lineales generalizados. Esto se logró mediante un análisis estadístico utilizando datos reales obtenidos en la planta concentradora de la Compañía Minera Doña Inés de Collahuasi, el cual se efectuó mediante la utilización del software estadístico Stata SE Versión 15.Ítem Estrategia didáctica para conducir el aprendizaje de la distribución de poisson y binomial(Universidad de Valparaíso, 2017) Cisternas Araya, Gabriela; Navarro Villarroel, ClaudiaLa enseñanza de la estadística debe culturizar tanto a los profesionales como a los ciudadanos comunes en el área de la estadística. Los hombres y mujeres del mundo de hoy deben manejar un lenguaje estadístico que les permita organizar datos, construir tablas, representar datos y sobre todo comprender conceptos, vocabulario y símbolos estadísticos, Ben-Zvi y Garfield (2004). El conocimiento de la estadística es un motor del desarrollo de un país Batanero (2001). Es por este motivo que la formación de los estadísticos oficiales est´a planteando desafíos y es necesario que el proceso de enseñanza-aprendizaje intencione las habilidades analíticas, m´as all´a de los cálculos y la aplicación de técnicas estadísticas. Para enseñar y compartir el conocimiento de la estadística, se debe tener en cuenta el nivel en el que se desarrolla la enseñanza y el tiempo que lleva el logro de los aprendizajes, porque no es inmediato. Se debe lograr una relación entre objetos de conocimientos y representaciones. Estos dos aspectos deben tener sentido para el estudiante. Este estudio, tiene por objetivo desarrollar una estrategia para entregar de manera didáctica el conocimiento de la distribución binomial y distribución de Poisson, a los estudiantes de tercer año de enseñanza media y estudiantes del curso de Métodos Estadísticos inserto en la malla curricular en la carrea de Ingeniería en Estadística, de la Universidad de Valparaíso. Además de la estrategia en si, se analizarán la forma en que los estudiantes razonan al aprender ambas distribuciones.Ítem Modelo de análisis de varianza con medidas repetidas de dos factores(Universidad de Valparaíso, 2017) Choque Aros, Cynthia; Navarro Villarroel, ClaudiaEl analisis de varianza, mas conocido como ANOVA (analysis of variance), en el caso univariante, mientras que en el caso multivariante se denomina MANOVA (multivariate analysis of variance), se utiliza para determinar si diferentes tratamientos muestran diferencias signicativas, permitiendo compararlas bajo diversas situaciones. Este tipo de analisis permite contrastar mas de dos grupos o tratamientos en forma simultanea. A partir de esto, se han desarrollado dise~nos para el analisis de varianza, como en el caso del analisis de varianza de un factor. Seber (2003), explica que un investigador compara el efecto de cuatro anti-in amatorios en pacientes con artritis, tomando una muestra aleatoria de pacientes, separandolos al azar en cuatro grupos de igual tama~no, cada grupo recibe uno de los medicamentos, obteniendo cuatro muestras independientes que reciben tratamientos diferentes, este experimento completo se le denomina experimento de un factor (medicamento) o de una clasicacion, el que permite comparar medias de tres o mas muestras con respecto a la variable de interes. Otro de los dise~nos para el analisis de varianza esta el de dos factores, que a diferencia del caso de un factor, este permite estudiar simultaneamente los efectos de dos factores o fuentes de variacion, por ejemplo, siguiendo el caso anterior, ademas de que cada grupo reciba uno de los medicamentos, se apliquen cuatro dosis distintas. El analisis de varianza con medidas repetidas sirve para estudiar el efecto de uno o mas factores, el que se caracteriza principalmente porque a un grupo de sujetos se les hace pasar por todos los niveles del o los tratamientos. Su nalidad es facilitar la recoleccion de datos, minimizar costos, facilitar el analisis, entre otros. A continuacion se estudia el analisis de varianza con medidas repetidas en dos factores, tanto su analisis univariante como multivariante, y de esta forma comparar estructura, hipotesis, test, y presentar la posibilidad del desarrollo de un codigo para el software R-project.Ítem Modelo de regresión log-gamma general aplicado a datos censurados(Universidad de Valparaíso, 2017-03) Aguilar Manríquez, Nicole; Navarro Villarroel, ClaudiaAl realizar un analisis, es frecuente hallar situaciones donde existen observaciones incompletas de peodos que transcurren desde un tiempo inicial, hasta un tiempo nal; esto se debe principalmente a la censura de los datos. La censura corresponde a un mecanismo que diculta la observacion completa del tiempo de seguimiento de un individuo, asociado a un determinado evento de interes. El objetivo principal de este trabajo, es aplicar el modelo de regresion log-gamma general a un conjunto de datos censurados. Los cuales hacen referencia a los resultados de la cobertura de acuerdo a la campa~na de vacunacion contra la in uenza del a~no 2016, correspondiente a las mujeres embarazadas a partir de las 13 semanas de gestacion, inscritas en el CESFAM JBBV. Especcamente, aquellas observaciones son descritas mediante el modelo aleatorio de censura por la derecha, donde la duracion del estudio corresponde a los meses en que se extiende la campa~na; siendo el evento de interes, la inmunizacion del usuario. De acuerdo a los analisis estadsticos realizados, se tiene que la censura esta presente en el 50% de los casos. La mayor parte de ella, se produce debido a que las embarazadas no se inmunizaron durante la campa~na; mientras que el porcentaje restante, corresponde a mujeres que sufrieron un aborto, o bien que se trasladaron de CESFAM antes que recibieran la vacuna antigripal. Por otro lado, al considerar el ajuste del modelo, los resultados indican que la edad gestacional y la cantidad de inmunizaciones contra la in uenza recibidas anteriormente, no afectan al tiempo de seguimiento de las gestantes; mientras que la edad de aquellas mujeres, s afecta a la variable respuesta. Finalmente, se concluye que el modelo de regresion s es adecuado para el conjunto de datos utilizado. Por esta razon, los resultados son una buena aproximacion de la realidad de la informacion analizada. Es decir, aquellos resultados, re ejan la realidad de lo sucedido con respecto a la campa~na de vacunacion contra la in uenza, correspondiente al a~no 2016 del CESFAM Juan Bautista Bravo Vega.Ítem Modelos de regresión Poisson y binominal negativa en modelos lineales generalizados aplicados a datos correspondientes a accidentes de tránsito y lesionados entre los años 2011 y 2014 en la región de Valparaíso(Universidad de Valparaíso, 2016) López Vásquez, Paulina; Navarro Villarroel, ClaudiaLos modelos lineales generalizados (MLG) planteados por Nelder y Wedderburn (Mc-Cullagh y Nelder, 1991) nacen a partir de la necesidad de formular de manera cuantitativa relaciones entre un grupo de variables, donde una de ellas es llamada variable respuesta y las demás son llamadas covariables. Los MLG admiten que la variable respuesta Y , provenga de la familia exponencial como por ejemplo: distribución binomial, normal, poisson, binomial negativa, entre otras, de manera de consolidar a los modelos con variables de respuesta categórica y numérica. En estadística, el modelo lineal generalizado (MLG) es una generalización flexible de la regresión lineal ordinaria. Donde se relaciona a la distribución aleatoria de la variable dependiente (la \función de distribución") con la parte sistemática (no aleatoria) (o \predictor lineal") mediante una función llamada la \función de enlace". El modelo de regresión poisson (MRP) es un modelo lineal generalizado, el cual se utiliza en estudios de variables de conteo. Este modelo se ha usado en distintas áreas de investigación y es apropiado para cuando los datos no presentan sobredispersión, es decir, cuando la varianza muestral es igual a la media (Contreras, 2012). Se aclara que existe sobredispersión en los datos cuando la varianza presentada es mucho mayor que la que presenta el modelo. Por el contrario, está el modelo de regresión binomial negativa (MRBN) el cual, en la mayoría de los casos, se piensa como un modelo alterno al modelo de regresión poisson ya que se utiliza cuando existe sobredispersión en los datos.