Ingeniero Civil / Antes de la ejecución de un proyecto, en el sector público, a diferencia del sector privado, estos pueden estar en etapa de pre-inversión durante varios años antes de poder iniciar la materialización de éste. Por otro lado, los proyecto viales en particular, durante su etapa inversional, están expuestos a diferentes riesgos como por ejemplo, el precio de los combustibles, la proyección del flujo vehicular, cambios en el dólar, etc. que pueden implicar grandes desvíos en sus montos y plazo originales. Debido a estos factores, en este trabajo, se estudia la posibilidad de tener dos modelos, uno que permita estimar el cambio del costo al pasar de la fase de estudio a la etapa inversional con el motivo de la postergación en la materialización del proyecto, y otro que permita proyectar las variaciones en el costo de un proyecto, desde el momento de la adjudicación del contrato hasta su cierre. Adicionalmente, se estudió la posibilidad de tener un modelo que permita proyectar las variaciones en el plazo de un proyecto. Para lograr esto se generan 4 modelos de regresión lineal multivariable para el primer objetivo, 6 modelos para estimación de costos reales de contratos y 3 para la estimación del plazo real. En los modelos estadísticos se usó una base de datos de 89 proyectos para el primer objetivo y otra base de datos de 109 contratos cerrados para el segundo objetivo. Antes del desarrollo de los modelos, se analizaron los diferentes tipos de proyectos que son administrados por la Dirección de Vialidad y los factores de riesgo a los que están expuestos durante la postergación, y durante el periodo entre la adjudicación y el término de los contratos de construcción. Esto termina con un diagnóstico de la actual forma de dirigir los proyectos y administrar los contratos viales. El resultado final del estudio permitió concluir que las funciones obtenidas no cumplen con todas las hipótesis de un modelo lineal, por lo tanto, los resultados no pueden usarse como modelos estándar para estimar las proyecciones en costos y plazos, sin embargo, debido al buen rendimiento y bajo porcentaje de error, los modelos si se pueden utilizar para estimar, en una etapa temprana y de manera aproximada, los órdenes de magnitud de las variaciones de los costos y los plazos reales para los dos objetivos. Como una continuación de este trabajo, se propone para futuros estudios, incluir otras variables que aquí no se han considerado y que expliquen de mejor manera las proyecciones de costos y plazos en los contrato de obras viales. Otra alternativa propuesta es utilizar técnicas alternativas como las redes neuronales para la creación de estos modelos, debido a las ventajas que presenta frente a la regresión lineal multivariable.

Aplica el método de la regresión cuantílica como un método alternativo de estimación de los parámetros en los modelos de regresión lineal para analizar la distribución del ingreso total mensual de la población ocupada de Lima Metropolitana. Estima los parámetros de un modelo de regresión clásica mediante el método de Mínimo Cuadrados Ordinarios (MCO), sin embargo este provee poca información acerca del comportamiento de los extremos (colas) de la distribución del ingreso total mensual. En este caso, no es adecuado utilizar el modelo de regresión lineal estimado por mínimos cuadrados ordinarios, ya que proporciona estimaciones sesgadas. Concluye que existe una influencia positiva del nivel educativo y el sexo masculino en el ingreso total mensual de la población ocupada de Lima Metropolitana. / Trabajo de suficiencia profesional

Se analiza la rotación del personal en una empresa privada a través de un modelo de regresión logística de 2 niveles, buscando establecer la relación entre las características del trabajador, el área en que trabaja y la desvinculación laboral durante el periodo de prueba de 6 meses establecido por la empresa. Se introducen conceptos de modelos lineales generalizados, regresión logística y modelos multinivel que sirven como base para describir los aspectos más relevantes de la regresión logística multinivel y sus ventajas frente a los modelos de un solo nivel. Se analizó la desvinculación de los trabajadores (primer nivel) anidados en áreas de la empresa (segundo nivel), identificando la variabilidad existente entre las áreas ( =0.28) y el perfil del desertor. Los resultados se comparan con los obtenidos con un modelo de regresión logística múltiple de un solo nivel, se encontraron diferencias respecto al aporte de las variables estado civil, escala remunerativa del puesto y beneficios adicionales brindados por el área. / It is a turnover analysis in a private company through a multilevel logistic regression model of 2 levels seeking to establish the relationship between worker characteristics, the area in which they work and the termination of employment during the period of six months test set by the company. Concepts are introduced of generalized linear models, logistic regression and multilevel models that serve as a basis for describing the most important aspects of the multilevel logistic regression and its advantages over single-level models. The decoupling of workers (first level) nested in areas of the business (second level), are analyzed, identifying the variability between areas (ρ = 0.28) and the profile of the deserter. The results are compared with those obtained with a multiple logistic regression model of one level. Differences were found with respect to input variables marital status, remuneration scale and fringe benefits. Concepts are introduced generalized linear models, logistic regression and multilevel KEY WORDS : TURNOVER, OCCUPATIONAL GROUP, LOGISTIC REGRESSION, MULTILEVEL MODEL. / Tesis

Se presentan medidas para detectar e identificar observaciones influyentes, que han sido ampliamente desarrollados en el área de robustez y principalmente en el contexto de los modelos de regresión lineal, en cuya línea argumental, cabe citar los trabajos de Belsley (1982), Cook (1986), Atkinson (1986) entre otros. El modelo de Componentes Principales Comunes según Flury (1984) para varios grupos de observaciones multivariantes asume que las variables transformadas según este modelo, tienen ejes principales iguales en todos los grupos pero diferentes matrices de covarianzas a lo largo de los ejes comunes entre los grupos. En el presente trabajo, se presentan medidas para identificar observaciones influyentes cuando los datos siguen el modelo de. También se ve la aproximación entre los elementos de la diagonal de la matriz de influencia local con los elementos de la diagonal de la matriz leverage, por lo que nos permiten detectar conjuntos de observaciones cuyos efectos simultáneos coinciden en la identificación de dichas observaciones influyentes y se ilustra con algunas aplicaciones en la botánica y agricultura. El método, se basa en la búsqueda de una estructura común, una rotación (común), que diagonalice las matrices de covarianza de los datos originales simultáneamente en todas las poblaciones, a partir de la comparación de las matrices de covarianzas. La hipótesis para la estructura básica común de las matrices de covarianza (definidas positivas) para poblaciones es: donde: es la matriz ortogonal de autovectores, son las matrices diagonales de autovalores y es la matriz de covarianza de la población -ésima. / -- We present measures to detect and identify influential observations, which have been widely developed in the area of robust and mainly in the context of linear regression models, whose story line, include the work of Belsley (1982), Cook (1986), Atkinson (1986) among others. The Common Principal Component Model by Flury (1984) for several groups of multivariate observations assume that the transformed variables in this model, with major axes equal in all groups but different covariance matrices along common axes groups. In this paper, we present measures for identifying influential observations when the data follow the model of. Is also aligning the diagonal elements of the matrix of local influence of the diagonal elements of the matrix leverage, so allow us to detect sets of observations which coincide simultaneous effects in the identification of these influential observations and illustrated with some applications in botany and agriculture. The method is based on finding a common structure, a rotation (common), which diagonalice covariance matrices of the original data simultaneously in all populations, from the comparison of covariance matrices. The hypothesis for the common basic structure of covariance matrices (positive definite) for populations is: , where: is an orthogonal matrix of eigenvectors, are diagonal matrices of eigenvalues and is the covariance matrix of the th -population. / Tesis

Cuando los valores posibles de una variable aleatoria son continuos y no negativos, incluyendo el valor cero con probabilidad no nula, la variable es denominada semicontinua o cero-in acionada y posiblemente sea pertinente suponer que presenta una distribución mixta de probabilidades constituida por una distribución de Bernoulli para explicar si la respuesta toma el valor cero o no y una distribución continua positiva para explicar si ésta última no es cero. En el análisis de regresión, el modelo de dos partes (MDP) es tradicionalmente usado para explicar una variable semicontinua. En el MDP la respuesta presenta este tipo de distribución mixta y sus parámetros son expresados de tal manera que posibilite estimar el efecto de un conjunto de covariables sobre la media de esta respuesta condicionada a que tome valores positivos y sobre la probabilidad de que la respuesta tome el valor cero. El objetivo de la tesis es estudiar un modelo alternativo al MDP, que llamaremos modelo de regresión cero-in acionada a la media (MCIM), cuya parametrización permita estimar e interpretar efectos de covariables sobre la media total de la respuesta, en lugar de la media condicionada a valores positivos. Además, optamos por la distribución gamma generalizada (MCIM-GG) para modelar ciertas características de los valores positivos de la respuesta, tales como, por ejemplo, la asimetría positiva y la curtosis pronunciada. Estas características, junto con el exceso de valores cero, son típicas en diferentes ejemplos de variables respuestas en la Economía y la Medicina. Los resultados del estudio de simulación muestran un adecuado desempeño de las estimaciones de máxima verosimilitud del MCIM-GG bajo diferentes escenarios de nidos según porcentajes de valores ceros de la respuesta y tamaños de muestra. Por último, los resultados de la aplicación muestran que el MCIM-GG puede tener un mejor ajuste a los datos respecto al MDP-GG, así como proporcionar una más directa interpretación de los efectos de ciertas covariables sobre la media de los gastos en educación de adolescentes participantes del estudio Niños del Milenio en el Perú.

En esta tesis se introducir y estudiar el modelo de supervivencia de larga duración Exponencial-Poisson. Este modelo permite estudiar el tiempo hasta la ocurrencia de un evento de interés cuando se asume que existe una fracción de unidades de la población inmunes a la ocurrencia de este evento. El modelo descrito en esta tesis es un modelo de mixtura que usa la distribución Exponencial-Poisson para modelar el tiempo a la ocurrencia del evento de interés en la sub población suceptible al evento de interés. Además se plantea un modelo de regresión logística sobre la probabilidad de ser inmune al evento de interés. Se realiza un estudio de simulación en el cual a través del sesgo porcentual y cobertura se comprobó la buena performancia del modelo. Finalmente, el modelo es aplicado sobre una muestra de clientes morosos de una entidad del sistema financiero Peruano donde el evento de interés es la cancelación de dicha deuda. / In this thesis the long-term survival model Exponential-Poisson will be introduced and discussed. This model allows to study the time until the occurrence of an event of interest when it is assumed that there is a fraction of the population that is immune to the occurrence of this event. The studied model is a mixture model that assumes that the time to the event among susceptible follows a Exponential-Poisson distribution and that the probability of being inmune to the event of interes is explained by a set of covariates via a logistic regression model. A simulation study was carried out in which the good performance of the model was checked through the percentage bias and 95% coverage. Finally, the model is applied to a sample of a Peruvian nantial entity where the event of interest is the cancellation of the debt.

Presenta la teoría y aplicación de los modelos de regresión logística y los modelos Probit a fin de conocer los factores de riesgo que influyen en la enfermedad angina de pecho. La razón principal de este estudio es identificar los factores más significativos de riesgo y prevención para dicha enfermedad dentro de la población en estudio. El trabajo presenta el desarrollo de ambos métodos y ha finalizado con la aplicación en la cual se compararon las dos metodologías, demostrando que los mejores resultados son obtenidos con el modelo Probit. La aplicación fue desarrollada con los programas SPSS versión 22 y el Minitab 17. / Trabajo de suficiencia profesional

Objetivo: Identificar factores clínicos y tomográficos y construir un modelo pronóstico de morbimortalidad para pacientes con contusión cerebral. Métodos: Estudio correlacional, observacional, retrospectivo; con una muestra de 205 pacientes con contusión cerebral. Se evaluaron factores clínicos y tomográficos, para el pronóstico de su condición al alta, se ajustaron 3 modelos de regresión logística ordinal de odds proporcionales. Resultados: 72.2% fueron varones entre 17 y 84 años. 22%, 63.5% y 14.6% fueron traumatismo encéfalocraneano grave, moderado y leve respectivamente. Los mejores factores clínicos predictores de mortalidad fueron la edad avanzada, escala de Glasgow menor de 8, la ausencia de respuesta pupilar y entre los tomográficos: ausencia de cisternas basales, contusión mayor de 25cc., múltiples contusiones, desviación de línea media y la hemorragia subaracnoidea. Conclusiones: El modelo con factores tomográficos predice mejor la mortalidad (69.4%), mientras que el modelo con factores clínicos y tomográficos predice el 61.1% de los fallecidos y 95.8% de los recuperados. Los factores clínicos son predictores tempranos de la mortalidad. -- Palabras Claves: Contusión cerebral, traumatismo encéfalocraneano, pronóstico, regresión logística ordinal. / -- Objective: To identify clinical factors and tomographic and to build a prognostic model of mortality for patients with cerebral contusion. Methods: We conducted a retrospective descriptive correlational analysis, which selected a sample of 205 emergency patients. We evaluated the clinical and tomographic factors for the prognosis and fitted three logistic regression models of proportional odds. Results: The 72.2% are male, aged between 17 and 84 years, 22%, 63.5% and 14.6% were severe Traumatic brain injure moderate and mild respectively. The best predictors of mortality among clinical factors were advanced age, the Glasgow Coma Scale less than 8, the absence of pupillary response and between tomographic factors are: the absence of basal cisterns, contusion volume greater than 25cc., the presence of multiple bruises, midline deviation and subarachnoid hemorrhage. Conclusions: The model with factors tomographic is the better predictor of mortality (69.4%), while the combination of clinical and tomographic predicts 61.1% of all fatalities and 95.8% of the recovered. The clinical factors are predictive of early mortality. -- Key Words: Cerebral contusion, brain, trauma, injury, traumatic brain injure TBI, prognosis, ordinal logistic regression.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Resume e interpreta el rendimiento académico de un grupo de estudiantes en su etapa de preparación preuniversitaria con el rendimiento alcanzado en su examen de admisión UNI y a partir de ello estudiar las posibilidades de ingreso de los estudiantes. Para lo cual se utiliza tanto las técnicas de análisis factorial exploratorio y confirmatorio, para resumir la información y validar la misma en una segunda instancia y finalmente el análisis de regresión logística buscando determinar las variables que implican mayor influencia en las posibilidades de ingreso del estudiante. / Trabajo de suficiencia profesional

Los problemas de tráfico en Lima muchas veces se generan debido al bajo nivel de planificación urbana que se ha tenido a lo largo de su desarrollo como ciudad. Debido a ello, resulta importante conocer los fundamentos del diseño y funcionamiento de los elementos del tráfico vehicular con la finalidad de beneficiar a los ciudadanos que diariamente hacen uso de ellos. De esta manera, se considera importante el desarrollo de un trabajo de investigación orientado a rotondas, las cuales han sido poco estudiadas en países de América Latina. Por ello, el presente trabajo está orientado al estudio de la capacidad de sus entradas mediante el modelo empírico de regresión lineal propuesto por R.M. Kimber en 1980, aunque se debe reconocer que los problemas de circulación en general abarcan otras dimensiones, como la ambiental, económica y social además de la ingenieril. Dado que la investigación de rotondas en el Perú es prácticamente nula y el modelo lineal de Kimber fue concebido para rotondas de Inglaterra, se tiene como objetivo general verificar si es aplicable a la realidad de Lima. Como parte de la literatura, se revisan y detallan diversos modelos de capacidad en rotondas desarrollados en diversos países; tales como Francia, Suiza, Alemania, Inglaterra, Australia, Estados Unidos y China. Asimismo, se describen brevemente los parámetros de eficiencia de una intersección. La información que fue requerida por el modelo para ser evaluado comprende características geométricas de la rotonda, las cuales fueron obtenidas mediante un levantamiento topográfico. Por otro lado, con el acceso a las grabaciones de las cámaras de seguridad implementadas por las municipalidades de los distritos de Miraflores y Santiago de Surco se realizó el conteo de vehículos para obtener la demanda horaria y las colas de las zonas de estudio. Se evaluó la validez del modelo a través de una comparación de las longitudes colas formadas en las entradas con los valores obtenidos con la fórmula transformada de Whiting. Para ello, se utilizó la herramienta estadística randomization test y la teoría probabilística de formación de colas. Finalmente, luego de la evaluación estadística de los datos se concluye que las longitudes de colas medidas y calculadas no son equivalentes. / Tesis