Especialización en Estadística Aplicada
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- ÍtemMetodología para el análisis de competitividad a corto plazo de la exportación de productos emergentes en Colombia. Caso de estudio aguacate.(2024-06) Guiza Parra, Daniella; Molina Rodriguez, Camilo Andrés; Romero Cárdenas, Oscar AlfonsoContexto.Dentro de las políticas públicas del Gobierno de Colombia desde el año 2022, se ha establecido la necesidad de implementar un modelo económico y social más inclusivo y sostenible para diversificar la economía Colombiana, más allá de los productos tradicionales como el café, el petróleo y las flores; los productos emergentes representan una oportunidad para incrementar la competitividad y la innovación en el país.Propósito. Por esta razón es fundamental establecer una metodología que permita estudiar la toma de decisiones en la exportación de productos emergentes y evaluar la competitividad de Colombia frente a otros países en el corto plazo; para este estudio se analiza las exportaciones de aguacate en el bloque económico de la Alianza del Pacífico. Metodología. En este análisis se utiliza el modelo de vectores autoregresivos (VAR) aplicado a series de tiempo multivariadas, que permite pronosticar y comparar el comportamiento de las exportaciones de aguacate para el año 2024. Conclusiones.Finalmente, con metodología utilizada, se logra identificar que tan competitivo es Colombia en la exportación de aguacate en relación con los países de la Alianza del Pacifico. Además de reconocer la importancia de continuar con políticas públicas que contribuyan al desarrollo de dicha competitividad en el mercado internacional.
- ÍtemMetodología Box Jenkins para pronosticar mediante series de tiempo el número de afiliados a las cajas de compensación familiar en el departamento de Atlántico, Colombia.(2024-06) Salinas Caranton, José Javier; Rodriguez Guerrero, Erwin Mauricio; Romero Cárdenas, Óscar Alfonso , Co-directorContexto. Las Cajas de Compensación Familiar en Colombia son fundamentales en el sistema de bienestar social, proporcionando subsidios y beneficios en salud, educación, vivienda y recreación a los trabajadores y sus familias. Propósito. El objeto de esta investigación es validar mediante series de tiempo la proyección de los afiliados a las cajas de compensación familiar teniendo en cuenta la información histórica de afiliados al sistema de protección social para el departamento Atlántico, Colombia. Además, se busca validar la precisión del modelo predictivo en comparación con los datos reales de afiliación del primer bimestre 2024. Metodología. Se recopilaron datos mensuales de ocho años de la población afiliada a las cajas de compensación, los cuales fueron revisados y analizados para verificar la estacionalidad, estacionariedad y tendencia. Con el fin de lograr el objetivo trazado, se generaron diversos modelos para identificar cuál satisface los supuestos requeridos y prediga información no espuria. Resultados. Se escogió un esquema ARIMA, el cual satisfizo las diferentes pruebas, estimando una diferencia para enero de 2024 en 0.94 % y para febrero de 2024 en 1.42 % en comparación con los datos publicados por la Superintendencia de Subsidio Familiar. Conclusiones. Las afiliaciones a las cajas de compensación en Colombia han mostrado un comportamiento positivo para el periodo 2015 y 2023. No obstante, la pandemia de COVID-19 generó una disminución significativa en el número de afiliados. El modelo desarrollado, proyecta un crecimiento de afiliados de forma lineal para el departamento.
- ÍtemPronóstico en series de tiempo de los hurtos a personas en Bogotá para 2024.(2024-06) Velásquez Sanabria, Andrés Felipe; Prada León, Sergio Andrés; Romero Cárdenas, Oscar AlfonsoContexto: Entre 2018 y 2023, Bogotá vio un incremento sostenido en los hurtos a personas, alcanzando más de 147,000 incidentes en 2023. Este aumento refleja una creciente preocupación por la seguridad ciudadana. La evaluación de modelos de series de tiempo es clave para analizar tendencias y predecir incidentes futuros, ayudando a diseñar estrategias preventivas efectivas. Propósito: Generar conocimiento en ciencia de datos y estadística aplicada con base en un análisis de serie temporal de hurtos en Bogotá mediante técnicas avanzadas de estadística para identificar sus principales componentes y proporcionar una modelación robusta de sus patrones. Metodología: Se recolecto los datos públicos del a Secretaría de Seguridad, Convivencia y Justicia de Bogotá, y con base en la metodologia Box-Jenkins fue posible el modelaje SARIMA para el pronóstico de hurtos en la ciudad. Resultados: Se determino que un modelo SARIMA (0,1,1)(1,0,0) el cual tiene un equilibiro optimo con un AIC de 1215.06 y un error promedio de 1183.63 puntos (hurtos) en su predicción, adicionalmente hace un pronostico estable y en concordacia con los datos del año 2024. El modelo presento un ajuste cercano a la distribución normal, con facultades de homocedasticidad y sin auto correlaciones en sus residuos. Conclusiones: El modelo SARIMA propuesto genera un pronostico estable, y permite entender que la cantidad de hurtos en la ciudad, como reflejo de la creciente inseguridad se ve afectado por factores políticos, demográficos y que los datos futuros depende en buena media de sus periodos inmediatamente anteriores.
- ÍtemAnálisis correlacional de gestión escolar, liderazgo directivo y calidad educativa basado en el modelo de ecuaciones estructurales. Estudio de caso.(2024-06) Palomino Murcia, Julián Andrés; González Veloza, José John FredyContexto. El Ministerio de Educación Nacional de Colombia viene implementando, desde hace más de dos décadas, diversas estrategias que buscan mejorar la calidad de la educación desde diversos aspectos de la Gestión Escolar. No obstante, a pesar de que se cuenta con orientaciones para la implementación de acciones situadas en dichos aspectos, año tras año, los resultados de medición de la calidad educativa siguen siendo bajos, lo que evidencia acciones de gestión escolar poco eficientes. Propósito. En atención a lo anterior, este estudio formuló una estrategia de análisis correlacional a partir de el estudio de variables endógenas asociadas a las características de estudiantes del nivel de educación media, percepción del liderazgo directivo, gestión escolar y calidad educativa en la Institución Educativa Oficial Monseñor Ramón Arcila. Metodología. Para ello, se aplicó, bajo la metodología CRISP-DM, la modelación de ecuaciones estructurales PLS-SEM utilizando la herramienta R Studio. Resultados. Se encuentra que las variables de origen, experiencia e identidad no influyen de manera significativa en los resultados de las pruebas externas (SABER 11) y la correlación entre los constructos Gestión Escolar, Liderazgo Directivo y Calidad Educativa en el mejor modelo de ecuaciones estructurales evidencia una influencia dominante entre los dos primeros y débil entre estos y la valoración de Calidad Educativa. Conclusiones. El modelo de ecuaciones estructurales sugiere que la institución educativa requiere focalizar la atención en los aspectos de dimensión académica y dimensión directiva para mejorar la percepción sobre Gestión Escolar, la cual presenta alta correlación con el Liderazgo Directivo que se explica con mayor fuerza por la capacidad de consideración personal del equipo directivo. Además, es preciso un diagnóstico de las necesidades de la comunidad y seguimiento al egresado para orientar las acciones hacia un mayor impacto, como indicador principal de la percepción de Calidad Educativa.
- ÍtemPredicción de la deserción estudiantil en la Universidad Tecnológica de Pereira mediante la implementación de modelos de machine learning.(2024-06) Tobón Ruales, Melissa; González Veloza, José John FredyContexto. La Vicerrectoría de Responsabilidad Social y Bienestar Universitario de la Universidad Tecnológica de Pereira (UTP) lidera un plan de acompañamiento integral que brinda apoyo a los jóvenes desde el momento en que se inscriben en la universidad. Según el Observatorio Social de la UTP, se han identificado condiciones específicas que impiden que algunos jóvenes se integren a la vida universitaria o, si ya están dentro del sistema, que deserten. Sin embargo, hasta el momento, en la UTP no se ha llevado a cabo un estudio estadístico que analice las diferentes condiciones socioeconómicas de los estudiantes y con la permanencia o deserción. Propósito. Desarrollar un modelo predictivo para determinar la deserción o permanencia escolar de los estudiantes que ingresan a la UTP; este modelo se basará en un análisis de las características socioeconómicas de los estudiantes que ingresan desde primer semestre. Metodología. Se entrenaron 15 modelos de clasificación de machine learning con datos de 13,000 estudiantes que ingresaron entre 2015 y 2019. Resultados. El modelo de Gradient Boosting Classifier (GBC) obtuvo el mejor puntaje de AUC (AUC=0.77 con un umbral de 0.50). Sin embargo, se optó por elegir el modelo de Regresión Logística (RL), que a pesar de obtener un AUC 3 puntos porcentuales menos que el GBC (AUC=0.74 con un umbral de 0.70) puede ser de mayor utilidad por su facilidad de aplicación. Conclusiones. Dada la sencillez de interpretación del modelo de Regresión Logística, se considera que este podría ser especialmente útil para predecir la deserción escolar. Mediante la exploración y ajuste de sus parámetros, este modelo puede identificar a los estudiantes en riesgo de abandonar los estudios desde su ingreso. La implementación de esta herramienta en el Programa de Apoyo Integral (PAI) permitirá la detección temprana de deserción, facilitando el diseño y la aplicación de estrategias de retención que aumenten significativamente la probabilidad de éxito. Esto no solo mejorará la retención estudiantil, sino que también optimizará los recursos destinados a la educación.