Tutorías de pasantías de licenciatura en Estadística

 

Informes de pasantía (Monografía de grado ) para obtener el título de “LICENCIADO EN ESTADÍSTICA” :

(Orden cronológico descendente)


Tabla de Mortalidad para empleados del BROU

El objetivo principal del presente trabajo es construir una tabla de mortalidad específica para los funcionarios del Banco República Oriental del Uruguay. Motiva dicho trabajo el considerar que éstos podrían llegar a tener una mortalidad menor a la del resto de la población uruguaya, es decir, se esperaría que los mismos presentaran una esperanza de vida superior a la de la población en general debido a la calidad de vida de los funcionarios, ya que los mismos tienen una jornada laboral de lunes a viernes de 6 hora, 30 minutos cuando la mayoría de la población trabaja 8 horas o más, lo cual les permite contar con más tiempo libre para descansar y desarrollar otras actividades como puede ser, actividad física. Actividades que pueden acceder también por sus buenos sueldos y otros beneficios que les brinda el banco a sus funcionarios.

Los datos utilizados fueron brindados por el BROU. Los mismos se conforman de toda la plantilla de funcionarios activos al 31/07/2014.

Para comparar la tabla de mortalidad obtenida se construyen las tablas de mortalidad de la población uruguaya a partir de las tasas de mortalidad del Instituto Nacional de Estadística y las del Banco Central del Uruguay.

Dada la población objeto de estudio, se simulan los fallecimientos de la misma a través de la tasa de mortalidad del BCU mediante el método Monte Carlo pretendiendo ver que tan diferente se comporta la mortalidad de los funcionarios del BROU al utilizar otra tasa de mortalidad.

Por último se proyecta la mortalidad para los próximos cinco años utilizando el modelo de Lee-Carter mediante dos métodos diferentes de estimación de sus parámetros.

Autor(es):Lara Blanco – Año: 2016

Tutor(es): Ramón Álvarez Vaz- Gabriel Camaño

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Optimización del número de operadores de un Call Center

El presente trabajo de pasantía consistió en la optimización de los recursos humanos de un call center, que permitiera brindar un servicio de calidad. Para este propósito se analizó el problema desde la perspectiva de teoría de colas, en la cual es necesario el estudio de tres procesos: arribos de llamadas, tiempo de servicio y
tiempo de espera del cliente.
En la práctica, el número de operadores (servidores) de un call center se aproxima utilizando el modelo M/M/c (Erlang-C). Esto indica que el proceso de arribos es un proceso markoviano, es decir que el tiempo entre dos llamadas consecutivas en el proceso de arribos tiene una distribución exponencial, que el tiempo de servicio en el proceso de servicio tambiénen se distribuye exponencial y que el sistema cuenta con c servidores. En este modelo se asume que los clientes tienen paciencia “infinita”, lo que hace que no exista el abandono. Con los datos de dicho call center se llegó a la conclusión que los arribos de llamadas siguen un proceso de Poisson no homogéneo y su intensidad se estimó de manera no paramétrica. Para los tiempos de servicio, se detecta una distribución bimodal, que, en logaritmo, se ajusta a una mezcla de distribuciones normales. El tiempo de espera del cliente se asumió como determinístico. Con la modelización de estos procesos se construyeron dos funciones, una que simula el funcionamiento del call center para un día de la semana y una segunda que optimiza dicho funcionamiento sujeto al cumplimiento de determinadas medidas de performance.

Es importante aclarar que para los datos observados no se conoce el número de operadores, aunque se sabe que estaba distribuido de manera fija en tres turnos. Los resultados que se presentan son para los días lunes que no son necesariamente representativos del resto de los días de la semana. Con estas consideraciones y teniendo en cuenta las medidas de performance requeridas, se encontró el numero óptimo de operadores que fue 33, distribuidos en los tres turnos de la siguiente manera: 14 en el primer turno, 5 en el segundo y 14 en el último.

Autor(es):Matías Barrenechea – Gustavo González – Año: 2015

Tutor(es): Guillermo Zoppolo-Leonardo Moreno

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Modelo de Scoring Crediticio en una empresa financiera

En este trabajo se realizaron modelos de Credit Scoring, desarrollados utilizando información de una financiera real. Los Credit Scoring son procedimientos estadísticos que se usan para clasificar a los solicitantes del crédito, inclusive a los que ya son clientes de la entidad crediticia, en los tipos de riesgo Bueno y Malo.

Mediante una puntuación se mide el riesgo de un prestatario y/o de la operación en el momento en el que se está llevando a cabo la solicitud, es decir, se estima cuál será el comportamiento del crédito hasta su vencimiento atendiendo al riesgo del cliente.

Para evaluar el riesgo crediticio o la conveniencia de otorgar un crédito, se utilizan una gran variedad de metodologías. De todas ellas se estudiaron la Regresión Logística y los modelos CART. La variable dependiente es definida como la ocurrencia o no de un acontecimiento, en este caso de ser Malo o Bueno en relación al comportamiento en los pagos. Una vez que se obtuvo un modelo adecuado se procedió a elegir el punto de corte más apropiado y a comprobar cuán bueno fue el ajuste de los valores predichos por el modelo, utilizando otras herramientas. Para la elección del punto de corte se utilizó el estadístico de Kolmogorov-Smirnov junto con la curva ROC y el área debajo de la curva.

Se realizan estimaciones en base a muestras del 90% de la población y luego con el 50%, con el fin de contar con más datos de prueba para evaluar el desempeño del modelo. Luego de probar varias alternativas se decidió que el más adecuado era el que se estimó con una muestra del 50\% incluyendo las siguientes variables: Cantidad de veces que operó, Edad, Sexo, Antigüedad Laboral, Clearing, Ocupación, Cuotas totales, Valor cuota  Total de Ingresos.

Los arboles de regresión y clasificación fueron propuestos para separar las observaciones que componen la muestra asignándolas a grupos establecidos a priori. En el proceso de construcción de todos los arboles de clasificación estimados resultan ser “significativas” las mismas variables que fueron consideradas en el modelo final de regresión logística. Por este motivo se decide considerar, en la construcción de los árboles, las variables: Cantidad de veces que operó, Sexo, Edad, Antigüedad Laboral, Clearing, Ocupación, Cuotas totales y Valor cuota sobre Total de Ingresos.

Para llevar a cabo el procedimiento se estiman árboles de clasificación considerando una muestra aleatoria simple del 50% de las observaciones y muestras con proporción de clientes clasificados como Bueno y clientes clasificados como Malo. En ambos casos se obtuvieron los arboles completos, luego se evaluó cuál era la poda más adecuada utilizando la medida CP y el error de validación cruzada.

Autor(es):Leticia Colombo  Camila Cosentino – Año: 2015

Tutor(es): Ramón Álvarez Vaz- Andrés Castrillejo

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Medición de Satisfacción de Usuarios no residenciales de Electricidad

El objetivo principal de este trabajo es determinar el grado de satisfacción general de las viviendas colectivas y locales donde se desarrolla algún tipo de actividad económica, a nivel nacional, con los servicios brindados por UTE, OSE y las distribuidoras de supergas (Acodike, DUCSA, Megal y Riogas). Se mide el grado de satisfacción con el servicio en general y con ciertas áreas específicas que pueden determinar la opinión de los usuarios: calidad del suministro del servicio prestado, información contenida en la factura, atención al cliente, precio en relación a la calidad del servicio e información y comunicación brindada por las empresas prestadoras de servicios a sus clientes.
Para ello se diseñó una Encuesta, que se aplicó a una muestra aleatoria de las viviendas colectivas y locales del universo de interés. El marco de muestreo utilizado fue el registro de usuarios de energía eléctrica que tenían contratada tarifa no residencial en el período Julio 2012 – Junio 2013. La muestra fue seleccionada mediante un diseño estratificado sistemático. La encuesta fue llevada a cabo por la URSEA (Unidad Reguladora de Servicios de Energía y Agua) con el apoyo del INE que declaró a la misma Estadística Oficial. Con ello se logró darle carácter obligatorio y se garantizó el secreto estadístico de la información recabada.
Se utilizaron modelos de regresión logística para respuesta ordinal con el fin de estimar un modelo para explicar el grado de satisfacción general con el servicio en función del grado de satisfacción de los usuarios con las áreas específicas de calidad consultadas.

Autor(es): Nicolás Costa – María Amalia Rodríguez

Año: 2015

Tutor(es): Inés Urrestarazu-Lercy Barros

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Componentes variables del IPC :Frutas y Verduras

En el presente trabajo se intenta encontrar modelos de series de tiempo estacionales intervenidos (ARIMA-IA) para predecir los precios de los grupos frutas y verduras (FV) del IPC de Uruguay. Para esto, se sigue como estrategia modelar las series utilizando la metodología Box-Jenkins, donde se recurre a un variado herramental (tests y gráficos) de modo de poder identificar los modelos para luego estimarlos, validarlos y finalmente utilizarlos para predecir.
En particular, se busca probar, si existen ganancias, en cuanto al poder predictivo, en estimar los grupos FV desagregados en cada uno de sus
productos o conformando subgrupos, frente a estimarlos directamente. Luego se combinan los pronósticos obtenidos y se evalúan utilizando como criterios diversas medidas de error de predicción. De esta manera, se llega a que la desagregación en productos o la formación de subgrupos y la combinación en forma de promedio simple de estos, son las mejores opciones para minimizar el error de acuerdo a las medidas planteadas.

Año: 2014

Autor(es):Margarita Gúenaga

Tutor(es): Silvia Rodriguez Collazo

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Evaluación de un instrumento de medición del nivel de satisfacción estudiantil a través de la aplicación de Structural Equation Modelling (SEM)

En este trabajo se estudian las propiedades psicométricas de un instrumento propuesto para medir la satisfacción estudiantil para los cursos superiores de la Universidad de Beira Interior (Portugal), para luego ver los resultados que surgen de aplicarlo para el caso de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, UdelaR (Uruguay) El indicador propuesto para medir el nivel de satisfacción estudiantil considera relaciones de causa-efecto entre algunas variables que son consideradas como “antecedentes” y otras como “consecuencia” de la satisfacción. En el primer conjunto de variables se encuentran las expectativas de los alumnos, la imagen que tienen de la facultad, la calidad de la enseñanza y servicios, y el valor percibido, mientras que como “consecuencias” de la satisfacción se encuentran la lealtad hacia la institución y el impacto en el boca a boca. Los datos utilizados para la aplicación presentada en este trabajo provienen de una encuesta realizada por la Cátedra de Metodología de la Investigación de FCCEEyA, en conjunto con el IESTA, aplicada sobre una muestra probabilística de estudiantes de la facultad, en el año 2009.

El cuestionario aplicado, presenta 9 bloques de preguntas; el primero contiene las variables que permitirán realizar una caracterización de los estudiantes en función de características sociodemográficas. Por otra parte, las variables pertenecientes a los bloques A – H presentan las variables del modelo ECSI (European Customer Satisfaction Index) y serán las utilizadas como insumos para el cálculo del Indice de satisfacción estudiantil. Los resultados presentados surgen en primer lugar, de una comparación directa con los resultados obtenidos para el caso portugués. Por otra parte, se presentan resultados teniendo en cuenta sólo a los estudiantes de la FCCEEyA, considerándolos, en primera instancia, sin distinciones y luego diferenciándolos por sexo y carrera.

 Autor(es): Elena Vernazza

Año: 2013

Tutor(es): Ramón Álvarez Vaz – Danny Freira


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Construcción de modelos de series temporales para pronosticar ventas en ISUSA.

El objetivo de esta investigación consiste en ajustar modelos de series temporales a las ventas en plaza de ácido sulfúrico, sulfato de aluminio y fertilizantes, producidos en ISUSA. Se pretende encontrar modelos que contribuyan a la mejora de la gestión comercial de la empresa al hacer más eficientes algunos procesos como la compra de materia  prima, la planificación de su producción y la organización y distribución del espacio de almacenamiento.

Autor(es):  Romina Gonella Furtado

Año: 2013

Tutor(es): Laura Nalbarte

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Un análisis de atribución de riesgos del sistema de capitalización uruguayo 1996 – 2010.

La rentabilidad del Fondo de Ahorro Previsional en el sistema de capitalización individual es uno de los factores más importantes en la determinación del quantum de la futura prestación jubilatoria de los trabajadores uruguayos, resultando de relevancia el estudio de su variabilidad . El objetivo del presente trabajo es identificar las principales fuentes de transmisión de la varianza de los retornos previsionales desde el inicio del sistema hasta diciembre de 2010. A dichos efectos, se identifican las variables representativas de los principales riesgos enfrentados por los retornos del portafolio previsional, en el marco de la teoría de fijación de precios de arbitraje (APT). Posteriormente , se aplican modelos econométricos de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizada para analizar la variabilidad de cada una de las series temporales consideradas.
Los enfoques abordados incluyen la construcción de modelos de regresión de varianzas así como de esquemas multivariantes de modelización GARCH. La evidencia obtenida muestra que antes de la crisis económico – financiera que afectó a Uruguay a partir de 2002, el riesgo devaluación así como ciertos riesgos relacionados con instrumentos financieros locales tenían una importancia fundamental en la varianza previsional mientras que después de la citada crisis, el riesgo de crédito así como los riesgos de tasa de interés y de empinamiento en las curvas correspondientes a las monedas relevantes en el portafolio, sobre todo en unidades indexadas, se erigen como los más significativos. Por otro lado, si bien el riesgo de inflación ha sido mitigado por la predominancia de títulos en UI en el portafolio previsional, la vulnerabilidad subsistente de los retornos del FAP al riesgo de devaluación, considerando el actual esquema de tipo de cambio flexible, permite reflexionar sobre la necesidad en el uso de instrumentos derivados, que brinden una eficaz cobertura contra el riesgo de tipo de cambio.

Autor(es):  María Nela Seijas

Año: 2013

Tutor(es): Adolfo Sarmiento y Sergio Barszcz

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 Caracterización de los jóvenes uruguayos que no asisten al Sistema Educativo.

La tematica que aborda el presente trabajo es determinar las caracterısticas que impactan en la asistencia a un centro educativo de los jóvenes uruguayos de 14 a 17 años de edad. Se toma como fuente de datos los provenientes de la ECH2011 que elabora el INE. Se trabaja con una muestra de 8.868 jóvenes, de los cuales 7.207 asisten a un centro educativo (81,2 %) y 1.661 no asisten (18,8 %). Los datos fueron ponderados de forma de expandirlos a toda la población de interés, es decir los jóvenes de 14 a 17 años de edad. A su vez se adoptó como estrategia particionar dicha muestra en una muestra de entrenamiento, la cual se utilizó para aplicar las técnicas, y una muestra de prueba en la que se evaluó su poder predictivo.
Se realizaron distintos análisis: estadística univariada para la caracterización general de los jóvenes que asisten y de los que no asisten, técnicas paramétricas como ser Modelos Lineales Generalizados y no paramétricas como por ejemplo Análisis Factorial y Arboles de decisión. El Análisis Factorial, en particular Análisis de Correspondencia Múltiple se empleó para la construcción de un ındice sintetico que resuma caracterısticas del hogar (Indice de Confort) y acceso a tecnologías de la información ( ́Indice de TIC’s), para su posterior incorporación al modelo predictivo de la asistencia. Posteriormente se compara la eficiencia de incluir estos indicadores en el modelo vs. incluir las variables que los componen en forma desagregada.
Como complemento a los Modelos Lineales Generalizados se emplea la téc nica de Arboles de decisión, en particular se construyen árboles de clasificación para la variable asistencia. Se analiza su aporte a la descripción de la problemática de la asistencia y se compara su performance con la de los Modelos Lineales Generalizados. Los resultados obtenidos para los distintos modelos reflejan que características como la edad, el ser activo, tener hijos a cargo y ser jefe del hogar tienen un impacto negativo en la asistencia, lo cual (disminuye la probabilidad de asistencia del joven). En cambio características como los años de educación y el clima educativo tienen un impacto positivo. Es decir que cuanto mayor sean los años de educación acumulados por el joven y el clima educativo del hogar mas probable es que asista.

Autor(es): Natalia Caballero y Gerardo Jadra

Año: 2013

Tutor(es): Laura Nalbarte

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Modelización diaria de la serie de llamadas entrantes al call center “Hola Itaú”.

Este trabajo de pasantía consiste en el análisis y modelización de la serie diaria de llamadas entrantes al Call Center Hola Itaú de Banco Itaú Uruguay S.A. Para modelizar este proceso de llegada de llamadas se siguió la metodología de Box y Jenkins (1976) mediante un ajuste en tres etapas: identificación, estimación y diagnóstico. La serie de datos presentó algunos datos faltantes, los cuales fueron estimados mediante el “ Enfoque de Outlier Aditivo ” para estimación de datos faltantes, Gómez et al. (1993). Se analizaron, con especial énfasis, las posibles estacionalidades presentes en la serie y el efecto calendario sobre la misma. La estacionalidad principal elegida y tratada de forma estocástica fue la estacionalidad semanal. Se probó una posible estacionalidad secundaria, tratada de forma determinística: la estacionalidad anual, resultando no significativa para el modelo planteado; por otro lado la estacionalidad mensual fue descartada en el inicio a través de un análisis descriptivo.

Para el tratamiento del efecto calendario se definieron siete variables dummy las cuales identificaron los días: feriados, nochebuena y los cinco efectos de feriados que fueron definidos. Este tratamiento del efecto calendario surgió de análisis descriptivos (que se detallan en el cuerpo del documento) y con la ayuda del responsable del Call Center Hola Itaú: Diego Castillo. Se incluyeron diez outliers de tipo AO y un Outlier de tipo TC según la clasificación expuesta en Hillmer et al. (1983). Finalmente, fue identificado un modelo (100) (011) SARIMA con una única estacionalidad estocástica (semanal), al que se le adicionan regresores por efecto calendario e intervenciones. Luego se analizó el modelo como herramienta predictiva en el corto plazo (5 días hábiles), con un error promedio de aproximadamente 10%.

Autor(es): Gastón Cea

Año: 2012

Tutor(es): Silvia Rodríguez Collazo

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Vinculación entre infecciones parasitarias intestinales y estado nutricional en escolares de la escuela 317

En este estudio se analizó en que grado afectan los parásitos intestinales al estado nutricional y antropométrico de los niños de la escuela 317 (Zonal 6 de Montevideo). La investigación fue diseñada para llevarse a cabo en dos momentos del tiempo con una intervención de por medio. Considerando la estructura de dependencia de los datos, las técnicas utilizadas fueron de carácter longitudinal. Las principales conclusiones obtenidas fueron que pese a que el período en el que los niños estuvieron libres de parásitos fue breve,este fue suficiente para que, en promedio, se diera un leve cambio significativo en las variables que resumen el estado antropométrico de esta población.
También se observó que la tenencia o no de saneamiento afectó tanto la situación antropométrica y parasitaria inicial de los niños como el desarrollo antropométrico de los mismos entre etapas.

Autor(es): Federico Alvarez y Fernando Massa

Año: 2012

Tutor(es): Laura Nalbarte y Ramón Álvarez Vaz

 

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Enfoque poblacional y enfoque de randomización aplicados sobre una misma prueba clínica

Autor(es): Gabriela Rey Fernández y Ma. Eugenia Rocca Oribe.

Año: 2012

Tutor(es): Marco Scavino y Karina Rando

 


Estudio de diferentes metodologías estadísticas para el control de calidad de la base de datos diarios de precipitación en Uruguay .

Autor(es):  Joaquín Amiel Marcora

Año: 2012

Tutor(es):  Madeleine Renom y Marco Scavino

 


 

Ajustes de modelos dinámicos aplicados a recursos pesqueros.

El objetivo principal del presente trabajo es lograr el ajuste de modelos dinámicos de Biomasa de Schaefer (1954) aplicados a recursos pesqueros. A tal efecto se han utilizado datos de la literatura y datos referidos a la especie Cynoscion guatucupa (pescadilla) comercializada en el Uruguay. En primer lugar se ha estudiado el comportamiento de las funciones de -log verosimilitud correspondiente a dos versiones estocásticas del modelo de Schaefer, una con incertidumbre en las observaciones y otra con incertidumbre en el proceso. En cada caso se han identificado regiones óptimas de verosimilitud para los parámetros de interés, la capacidad de carga y la tasa intrínseca de crecimiento.

La segunda parte del trabajo ha sido enfocada al análisis Bayesiano del modelo dinámico de Biomasa de Schaefer con incertidumbre en las observaciones. Dicho análisis se ha implementado mediante el programa OpenBUGS que, en este caso ofrece ventajas computacionales respecto al entorno de programación R utilizado en el resto del trabajo. Los resultados obtenidos sugieren que las técnicas estadísticas aplicadas en este trabajo permiten encontrar los puntos de referencia biológicos adecuados para la pesquería de la especie de interés, tal como el Rendimiento Máximo Sostenible, índice de suma importancia para la preservación de una pesquería

Autor(es): Fernando Brito y María Saravia

Año: 2012

Tutor(es): María Inés Lorenzo y Marco Scavino

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Estructura factorial de la versión uruguaya del Mathematics Value Inventory de Luttrell et al. (2010).

El objetivo general del presente trabajo es conocer qué valor le dan al estudio de la matemática los estudiantes de primer y segundo año de las carreras de grado de Facultad de Química, el cual deriva en tres objetivos específicos. En primer lugar, se quiere explorar la dimensionalidad del cuestionario de valoración de la matemática de Luttrell et a l . (2010) , aplicado a una muestra de estudiantes de la FQ y compararla con la estructura obtenida por los autores en una población de estudiantes universitarios norteamericanos . En segundo lugar, se pretende investigar si alguna de las dimensiones está relacionada con el sexo del estudiante , la institución donde el estudiante cursó el bachillerato (pública/privada y Montevideo/interior), la carrera y la situación curricular de los estudiantes específicamente en Análisis y en Álgebra. En tercer lugar, se procura investigar si alguna de las dimensiones pueden ser posibles variables predictoras del rendimiento académico del estudiante.

Autor(es): María Eugenia Sotelo

Año: 2012

Tutor(es): María Noel Rodríguez Ayán

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Clustering Robusto en el Paradigma Basado en Modelos

Año:2011

Autor(es):Leonardo Moreno,Rodrigo Gadea

Tutor(es): Marco Scavino

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Indice de nivel socioeconómico de entorno.

Autor(es): Martín Pierce Urrestarazu

Año: 2011

Tutor(es): Enrique Cabaña



Comparación de diseños experimentales en ensayos parcelarios de cebada en el Uruguay.

El objetivo de este trabajo fue comparar la eficiencia de varios diseños experimentales en un ensayo de variedades de cebada. Se comparó la eficiencia relativa del diseño de bloques completos al azar contra dos diseños de bloques incompletos y un diseño columna-hilera. Los datos provienen de un ensayo que fue concebido como un diseño columna-hilera con tres bloques en dos localidades en Uruguay. Se testearon 358 genotipos de cebada provenientes de diferentes programas de mejoramiento genético, a los cuales se les midieron 8 variables relacionadas con rendimiento y calidad de grano. Se ajustaron los cuatro modelos para cada una de estas variables. La selección de modelos se realizó mediante la comparación de: el Test de Razón de Verosimilitud (LRT) usando el modelo asociado a bloques completos en la hipótesis nula, Bayesian Information Criterion (BIC), el Cuadrado Medio del Error (CMEE), un Factor de Eficiencia (FE) y la Diferencia Mínima Significativa (DMS).

Autor(es): María Inés Berro Rovella.

Año: 2011

Tutor(es): Laura Nalbarte y Lucía Gutiérrez

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Construcción de un indicador adelantado para el índice de volúmen físico de la industria manufacturera mediante Random Forest

Autor(es): Estefanía Gómez Galimberti

Año: 2011

Tutor(es): Laura Nalbarte


Estimación en dominios

El problema de estimación en dominios se encuentra presente en cualquier encuesta por muestreo.Cada vez más los usuarios exigen tener información más desagregada y no solo para la población en su conjunto. En la práctica es imposible satisfacer todos los requerimientos para disponer estimaciones con buenos niveles de precisión usando estimadores convencionales.

El uso de información auxiliar, tanto a la hora de definir el diseño muestral o en el proceso de estimación, es de vital de importancia en el problema de estimación en dominios. Utilizando un muestreo estratificado donde los estratos coinciden con los dominios (planeados), junto con una asignación eficiente de la muestra entre los estratos, por ejemplo utilizando Power Allocation, puede producir buenos resultados. El hecho de poder definir al dominio como un estrato, permite calcular tamaños de muestra específicos para cumplir determinados requisitos de precisión, a su vez, el tamaño de muestra puede ser controlado y fijo si el diseño lo permite.

En los estimadores basados en el diseño se presentaron dos clases de estimadores, calibrados y de regresión, los cuales utilizan información auxiliar en el proceso de estimación. Si la información es potente se obtendrán buenos resultados. La calibración solo hace referencia a la información auxiliar, a utilizar para calcular el nuevo sistema de ponderadores y no hace explícito ningún modelo.
Los estimadores de regresión se apoyan en un modelo dado y la construcción de los mismos se basa en encontrar predicciones de la variable de interés para todos los individuos de la población (o del dominio). Ambas clases de estimadores son consistentes en el diseño y very nearly design unbiased.

Autor(es): Juan Pablo Ferreira

Año: 2011

Tutor(es): Guillermo Zoppolo y Juan José Goyeneche

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Investigación de metodologías para el análisis espacio-temporal del evento granizo en Uruguay.

El objetivo del presente trabajo es la revisión y análisis de metodologías estadísticas para la obtención de un mapa de riesgo climático en todo el territorio uruguayo, de manera de obtener zonas de comportamiento homogéneas para el fenómeno meteorológico de interés. El fenómeno climático en estudio es el granizo. Se analiza el comportamiento espacio- temporal de dicho fenómeno desde dos perspectivas: 1. Realizar un análisis espacial del fenómeno. La importancia del espacio dentro del estudio estadístico de variables climáticas es incuestionable. En particular se desea analizar el problema de la dependencia espacial del evento climático granizo en una determinada zona geográfica, de manera de poder estimar dicho fenómeno en zonas donde se carece de información. La complejidad del problema aumenta debido a las interdependencias multidireccionales que puedan surgir en el espacio de estudio. 2. Estudiar la conformación de zonas homogéneas según la caída de granizo y otras variables correlacionadas al mismo. Asimismo se desea analizar el comportamiento temporal del evento y sus repercusiones en dicho análisis.

Autor(es): Lucía Rijo y Florencia Santiñaque

Año: 2011

Tutor(es): Laura Nalbarte y Ramón Álvarez Vaz

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Análisis del modelo de asignación de trasplante renal en el Uruguay.

El trasplante renal es el mejor tratamiento para fallas crónicas de riñón. Muchos estudios muestran que es el método más aceptado socialmente, ya que brinda al paciente una mejor calidad de vida, además tiene el beneficio de ser un tratamiento más económico. El problema de este tratamiento es que la cantidad de riñones provenientes de donantes cadavéricos, no alcanza para satisfacer la necesidad de trasplantes correspondiente a la totalidad de pacientes en lista de espera, que a nivel mundial muestran un incremento contínuo año a año. En el Uruguay, el Instituto Nacional de Donación y Trasplante de Órganos, Tejidos y Células (INDT), es el organismo encargado de las políticas de donación y trasplante. Su laboratorio de Inmunogenética e Histocompatibilidad, unidad de asignación, organiza la lista de espera nacional de receptores para trasplante renal y asigna el órgano a los mismos en base a criterios previamente consensuados.

El modelo de asignación vigente en el país, pretende garantizar transparencia y objetividad en la selección del receptor. Este modelo procura, en forma simultánea, disminuir los tiempos en lista de espera y mejorar el resultado de los trasplantes. Pretende además, permitir el acceso equitativo a dicha alternativa terapéutica, es decir, no favorecer o desfavorecer sistemáticamente a algún grupo de individuos. El modelo de asignación vigente está compuesto por un sistema mixto que combina asignaciones por diagrama de flujo y asignaciones por puntaje. Mediante las asignaciones por diagrama de flujo se prioriza a los pacientes con desventaja médica o biológica o con excelente compatibilidad, mientras que las asignaciones por puntaje consideran en forma ponderada ciertas características de los pacientes (en relación al donante en cuestión o el trasplante).

Autor(es): Diego Forteza

Año: 2010

Tutor(es): Enrique Cabaña y Marco Scavino

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Aplicación de la modelización automática de series diarias con detección y estimación conjunta de outliers.

Se presenta una aplicación de la modelización automática para series diarias de actividad económica con detección y estimación conjunta de outliers, mediante un software de libre uso llamado R (www.R-project.org). El objetivo que se persigue es mejorar el programa previamente realizado en Cilintano y Urrutia para poder identificar un modelo que realice predicciones satisfactoriamente sobre arribos de ómnibus a una determinada terminal.

Autor(es): Constancia Urrutia

Año: 2010

Tutor(es): Silvia Rodríguez Collazo y Juan José Goyeneche

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Estimación del número de turistas que ingresan a Uruguay y caracterización de su perfil para los ingresados en el año 2008.

 

El turismo es uno de los factores que contribuye a la generación del producto de una economía nacional. Se puede señalar que mientras en 1950 el turismo internacional recibía U$S 2,1 mil millones, en 2004 había crecido a U$S 622,7 mil millones. Debido a la creciente importancia del turismo es fundamental que los agentes tanto del sector público como del privado en Uruguay sean capaces de prepararse para recibir a los turistas de la mejor manera. En este sentido, el presente trabajo plantea dos objetivos que ayuden a los actores del sector turístico a conocer en profundidad aspectos básicos que definen a los turistas que recibe el país. El primer objetivo fue estimar el número de turistas que ingresarán
a Uruguay y el segundo, segmentarlos en distintos perfiles.
Para el primer objetivo se utilizaron datos provistos por el Ministerio de Turismo y Deporte del Uruguay. Se contó con tres series temporales de ingreso de turistas, con frecuencias trimestral y mensual y se generó una tercera serie trimestral como la diferencia algebraica de las dos primeras. Para lograr el objetivo planteado se estimaron tres modelos SARIMA-IA (modelo estacional, autorregresivo y de medias
móviles con análisis de intervención). Los tres modelos se identificaron de la siguiente manera:
1. Modelo 1 – Ingreso trimestral de turistas a Uruguay (1993.I-2009.I)
2. Modelo 2 – Ingreso mensual de turistas a Uruguay (1996.01 – 2009.07)
3. Modelo 3 – Diferencia algebraica de los dos modelos anteriores con frecuencia
trimestral (1996.I-2009.I)
Se advirtió que la crisis del año 2002 tuvo efecto transitorio para los modelos 1 y 2 mientras que para el modelo 3 tuvo efecto permanente. Otra discrepancia que se encontró es que la variable indicatriz Turismo incidió en el ingreso de turistas a Uruguay en los modelos 1 y 2 pero no afectó particularmente al ingreso de turistas del modelo 3.
El estudio permitió concluir que si se considera el modelo 2 las predicciones indicaron que el número de turistas que ingresará a Uruguay en los próximos doce meses disminuirá (6,42%), mientras que si se considera el modelo 1 las predicciones 4 indicaron que el número de turistas que ingresará a Uruguay en los próximos cuatro trimestres aumentará (6,24%).
Si se considera el modelo 3 es de esperar que el número de turistas que ingresará a Uruguay en los próximos cuatro trimestres aumente ligeramente (0,1%).

Para el segundo objetivo se contó con datos de la Encuesta de Turismo Receptivo 2008 relevados por el Ministerio de Turismo y Deporte de Uruguay. Se plantearon dos análisis, uno con el objetivo de encontrar tipologías de los turistas que ingresaron a Uruguay durante el año 2008 y otro con el objetivo de analizar la evolución temporal de los puntos de salida en los que son encuestados los grupos de viaje a lo largo de
los cuatro trimestres del 2008.
En esta parte, los resultados mostraron que en el primer análisis se encontraron cinco grupos y en el segundo análisis se encontraron tres grupos que permitieron definir lineamientos a seguir de acuerdo al perfil del turista que se obtuvo en cada tipología.

Autor(es): Florencia Bacigalupi y Ana Rosenbaum

Año: 2010

Tutor(es): Ramón Álvarez Vaz y Silvia Rodríguez Collazo

 

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Densidad de cotización: estudio de comportamiento y predicción a corto plazo

El propósito de esta investigación es explicar y predecir a corto plazo la densidad de cotización de los afiliados a República AFAP. La densidad de cotización es un indicador de frecuencia de aportación de los afiliados que representa la proporción de aportes que realizan los individuos en un intervalo de tiempo determinado.
Este trabajo pretende brindar un mayor entendimiento de la densidad de cotización, considerando su evolución y la relación con otras variables que caracterizan a los afiliados. Respecto a esto último se concluye que el giro de actividad, la franja salarial por la que aporta y la edad están asociados a la densidad de cotización.
Durante el proceso de investigación se evalúan diferentes alternativas metodológicas para modelar la densidad de cotización en las que se aplican modelos lineales de regresión sobre diferentes conjuntos de datos. Una particularidad de estos modelos es la incorporación de un componente dinámico al considerar la variable de respuesta en un momento posterior al de las explicativas.
Los mejores resultados de predicción se obtienen cuando se realiza una agrupación de los afiliados en base a sus antecedentes de aportación.
El mayor alcance de la metodología se logra cuando se aplica a los afiliados cuyo comportamiento en el tiempo de la densidad de cotización es fluctuante. Esta propiedad permite focalizar el análisis en un conjunto de afiliados del cual se tiene
mayor incertidumbre respecto al valor futuro. Para estos casos se obtienen estimaciones de un año dado que superan ampliamente en precisión el dato de la densidad de cotización en años inmediatos anteriores.
La metodología está concebida para estimar la densidad de cotización futura con expresiones construidas a partir de datos del presente y el pasado.
La información disponible a 12 años del inicio del régimen mixto junto con la evolución de la densidad de cotización y la influencia del contexto económico provocan que sólo puedan realizarse estimaciones a corto plazo, entre dos y 4 años. Además de las predicciones a corto plazo mediante modelos lineales se obtiene una función de probabilidad para la densidad de cotización. En particular la distribución asociada es una Beta en la que la media es el promedio de las predicciones de los afiliados del grupo y la dispersión se calcula por máxima verosimilitud. Esto proporciona una visión más global del comportamiento de cada grupo agregando a la estimación puntual datos de su distribución, conociendo cuál es la probabilidad con la que se registran determinados rangos de valores del recorrido.
Dentro de las posibles aplicaciones de los cálculos de predicción puede mencionarse el cálculo jubilatorio y su introducción en distintos estudios de cobertura del sistema provisional, entre otros.

Autor(es): María Elisa Bertinat Tulipano María Fernanda González Pérez

Año: 2009

Tutor(es): Ramón Álvarez Vaz, Gabriel Camaño

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Tratamiento de la no respuesta en encuestas de panel para el caso de poblaciones finitas:”Las damas perdidas”

Un problema central en las encuestas de panel es la mortalidad de unidades, que en términos generales es un problema de no respuesta. En este sentido, el trabajo se enfoca en fundamentar el marco teórico apropiado para ponderar individuos cuando se está frente al problema de la no respuesta en general, y en particular, en las encuestas de panel. Luego de una breve introducción sobre las generalidades de las encuestas de panel, en el capítulo 2 se proponen estimadores de cambios entre olas en presencia de respuesta perfecta. Este supuesto es levantado en los capítulos siguientes para proponer métodos para el tratamiento de la no respuesta. En el capítulo 3 se desarrollan las definiciones y el tratamiento general de la no respuesta y se expresan los motivos por los cuales se opta por la aplicación de un enfoque que combina la imputación como tratamiento de la no respuesta en los ítems y la calibración para compensar la no respuesta a la unidad en el marco de las encuestas de panel.

En el capítulo 4 se presentan distintos métodos de imputación y los motivos por los cuales algunos son preferibles a otros; y en el capítulo 5 se define el estimador calibrado, y las condiciones que deben cumplirse para asegurar que el sesgo introducido por la no respuesta sea mínimo. El capítulo 6 incluye la aplicación directa que resulta del cálculo de los ponderadores calibrados en la “Encuesta sobre Situaciones familiares y desempeños sociales en Montevideo y área metropolitana”, llevada a cabo en los años 2001 y 2008 por las Facultades de Ciencias Económicas y de Administración y de Ciencias Sociales de la Universidad de la República.

 Autor(es): Margarita Antía y Ana Coimbra

Año: 2009

Tutor(es): Juan José Goyeneche y Guillermo Zoppolo

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Estudio de las propiedades psicométricas del Instrumento Pautas de crianza del GIEP.

Autor(es): Meliza González y Cecilia Hastings

Año: 2008

Tutor(es): Laura Nalbarte y Gabriel Camaño


CONDICIONES OPTIMAS DE REASEGURO

Autor(es): Paula Bouza y Micaela Mondino

Año: 2008

Tutor(es): Sergio Barszcz y Marco Scavino

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Métodos de estimación de la varianza con aplicación a  la Encuesta nacional contínua de hogares ampliada .

Autor(es): Florencia Cavalleri

Año: 2008

Tutor(es): Juan José Goyeneche

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Estimación de la brecha de producto mediante filtros lineales.

Autor(es): Ignacio Alvarez y Natalia da Silva

Año: 2008

Tutor(es): Silvia Rodríguez

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Análisis de los factores de riesgo asociados a la maloclusión en niñós en edad escolar.

Autor(es): María Noel Mesa y María Eugenia Riaño.

Año: 2008

Tutor(es): Laura Nalbarte y Ramón Álvarez Vaz



Análisis de factores de riesgo y curvas de sobrevida para pacientes con antecedentes cardíacos.

Autor(es): Martín Couñago

Año: 2008

Tutor(es): Laura Nalbarte y Ramón Álvarez Vaz

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Estimación de la demanda de combustibles.

Autor(es): Magela Negro

Año: 2008

Tutor(es): Laura Nalbarte

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Aplicación de técnicas de análisis estadístico de textos a una encuesta con preguntas abiertas: comparación de los resultados obtenidos con post-codificación.

El estudio de grandes bases de datos textuales es materia de sumo interés para investigadores de diversos campos. Los textos insertos en éstas pueden haber sido relevados mediante encuestas socioeconómicas o entrevistas, estudios literarios o políticos o ser parte de archivos históricos o de bases documentales. Consecuentemente, el objetivo de partida de este trabajo de pasantía es hacer una “puesta a punto” de alguna de las herramientas que faciliten la gestión y la descripción de corpus de gran tamaño y que permitan a su vez derivar información de ellos desde un punto de vista estadístico. Estas herramientas pertenecen a la mencionada técnica de Análisis Estadístico de Textos.
De este modo, se presenta un caso práctico particular: el análisis estadístico de un cuestionario utilizado para medir trastornos de conducta en niños y adolescentes donde se aplican,además de una batería de preguntas cerradas –compuestas por los ítems que conforman el test más preguntas sociodemográficas habituales–, dos preguntas de respuesta libre que, mediante la técnica de postcodificación serán analizadas en una primera instancia, y comparadas luego con los resultados obtenidos a partir de la instrumentación del análisis estadístico de textos.

Autor(es): Silvina Rodríguez y Daniel Alessandrini

Año: 2008

Tutor(es): Ramón Álvarez Vaz

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Efectos de tratamientos silvícolas sobre las variables dendrométricas en Eucaliptus en suelos de Rivera.

Diversos aspectos naturales del crecimiento y desarrollo de los árboles degradan la calidad de la madera. Es posible controlar mediante manejos silviculturales estos aspectos para producir madera sin defectos. La empresa forestal COLONVADE S.A. instaló en el año 2000 un ensayo en que se probaron diferentes manejos de podas y raleos. El Departamento de Producción Forestal y Tecnología de la Madera de la Facultad de Agronomía evalúa los resultados del experimento hasta el año 2006 a través del trabajo final (tesis de grado) de dos estudiantes. El autor de este trabajo colaboró en el análisis estadístico de los datos, tarea que constituye la base para la elaboración del presente informe final de pasantía.

Autor(es): Jairo Cugliari Duhalde

Año: 2007

Tutor(es): Laura Nalbarte y Juan Cabris

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Reduccion de un test de Calidad de Vida

Autor(es): Leticia Debera-Darío Padula

Año: 2007

Tutor(es): Enrique Cabaña

 


Cuántos son y que características tienen los egresados y desertores de nuestra facultad, generaciones 1990-2004.

Autor(es): Inés Urrestarazú

Año: 2005

Tutor(es): Juan José Goyeneche y Silvia Altmark

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Aplicación de procesos de Markov para el estudio del rendimiento académico universitario.

Autor(es): Lercy Barros y Pablo Miguez

Año: 2004

Tutor(es): Enrique Cabaña

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Elecciones 2004 :¿a quién votan los indecisos?

Autor(es): Teresita Fuster Bardier

Año: 2004

Tutor(es): Laura Nalbarte

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Clasificación de trayectorias temporales según diferentes aproximaciones jerárquicas y fuzzy

Autor(es):

Año: 2002

Tutor(es): Jorge Blanco y Laura Nalbarte

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Caracterización de los egresados de la Universidad de la República (1990-1999).

Autor(es): Oscar Andrés Gutiérrez Sanchez.

Año: 2002

Tutor(es): Jorge Blanco y Laura Nalbarte

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