Este trabajo de investigación aborda el problema de falta de robustez, mediante el reemplazo de la matriz de covarianzas obtenida con el método clásico, por la matriz de covarianzas obtenida con el método robusto MCD (Todorov y Filzmoser, 2009). El método robusto MCD: Minimun Covariance Determinant, consiste en realizar las estimaciones para el vector de medias y la matriz de covarianzas a partir de la selección de una submuestra obtenida del remuestreo del conjunto de datos en estudio, cuya característica principal es que tiene la matriz de covarianzas con determinante mínimo. Muchas veces, el análisis estadístico en presencia de datos atípicos, mediante métodos clásicos, puede llevar a conclusiones erróneas debido a la sensibilidad de dichos métodos, por ello el objetivo del presente trabajo es presentar la metodología de los estimadores MCD, a fin de conseguir una “matriz de covarianzas robustificada” la cual será utilizada para realizar el Análisis de Componentes Principales en conjuntos de datos con presencia de observaciones atípicas. Se ilustra la metodología de la teoría y la aplicación para dos conjuntos de datos, resultados de investigaciones en la Botánica (Quinteros, 2010 y Gómez, et. al., 2008), se analiza el comportamiento de las Componentes Principales con la metodología MCD y se compara con la metodología clásica. Se determina que las Componentes Principales obtenidas por el método de MCD permiten encontrar mejores indicadores para los conjuntos de datos que tienen valores atípicos. -- Palabras clave: Minimum Covariance Determinant, MCD, Componentes Principales, Estimación Robusta, Matriz de Varianzas y Covarianzas. / --- This research addresses the problem of lack of robustness, by replacing the covariance matrix obtained with the classical method for the covariance matrix obtained with the robust MCD method (Todorov and Filzmoser, 2009). The robust method MCD: Minimun Covariance Determinant, involves making estimates for the mean vector and covariance matrix from the selection of a subsample obtained from the resampling of the data set under study, whose main characteristic is that it has the covariance matrix with the minimum determinant. Many times, the statistical analysis in the presence of outliers, by standard methods, can be misleading because of the sensitivity of these methods, which is why the objective of this paper is to present the methodology of the MCD estimators in order to achieve the "robustified covariance matrix" which will be used to perform Principal Component Analysis on data sets with the presence of outliers. We illustrate the methodology of the theory and application, for two sets of data, research results in the Botany (Quinteros, 2010 and Gomez, et. Al., 2008), we analyze the behavior of the Principal Components with the MCD method and we compare it to the classic methodology. It is determined that the principal components obtained by the MCD method allows to find better indicators for data sets with outliers. -- Keywords: Minimum Covariance Determinant, MCD, Principal Components, Robust Estimation, Scatter Matrix. / Tesis

El objetivo de la presente investigación es utilizar los métodos de remuestreo para estimar los parámetros de los Modelos de Estructuras de Covarianza cuando se tienen datos no normales provenientes de una escala de diferencial semántico. Se evaluó los modelos, características del servicio (modelo 1) y habilidades profesionales del docente (modelo 2) propuestos por Salvador (2005), el cual presentaron índices de ajuste por debajo de los niveles aceptables (GFI = 0.780, GFI = 0.795) respectivamente, por lo que se seleccionaron modelos alternativos con el Análisis Factorial Exploratorio que fueron analizados utilizando la estrategia de modelos rivales. Estos modelos alternativos, características del servicio (modelo propuesto 1) y habilidades profesionales del docente (modelo propuesto 2), presentaron índices de ajuste aceptables (GFI = 0.904, GFI = 0.922), lo que permitieron identificar aspectos importantes del servicio ofrecido y las habilidades del catedrático dentro de la calidad de los servicios que espera alcanzar la Facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Palabras clave: Modelos de Estructuras de Covarianza, calidad de servicios, métodos de remuestreo, bootstrap, jackknife. / --- The aim of this research is to use resampling methods for estimating the parameters of the Covariance Structures models when you have no normal data from a semantic differential scale. Models, features of service (model 1) and professional skills of teachers (model 2) proposed by Salvador (2005), were evaluated, which presented adjustment rates below acceptable levels (GFI = 0.780, GFI = 0.795) respectively, so alternative models were selected with Exploratory Factor Analysis that were analyzed using the strategy of rival models. These alternative models, features of service (proposed model 1) and professional skills of teachers (proposed Model 2), presented acceptable rates of adjustment (GFI = 0.904, GFI = 0.922), which helped to identify important aspects of the offered service and the professor skills in the quality of services that it is expected to reach by the Faculty of Administrative Sciences of San Marcos National University. Key Words: Covariance Structure Model, service quality, resampling methods, bootstrap, jackknife.

Estudia en detalle la teoría y la obtención de las variables componentes principales comunes y mostrar sus correspondientes representaciones gráficas bidimensionales en 2 R. Previamente, se presentan aspectos básicos del modelo de componentes principales para un grupo, la cual desde la perspectiva teórica, según Flury (1984), se generaliza al análisis de componentes principales comunes. Este método se basa en la búsqueda de una estructura común, una rotación que diagonalice las matrices de covarianza de los datos originales simultáneamente en todas las poblaciones. Concluye el trabajo con una aplicación a la Botánica realizados con las muestras de un estudio desarrollado en cuatro lugares del departamento de Loreto. / Tesis

El sur de Chile, en particular la X región, cuenta con importantes actividades de salmonicultura y mitilicultura. Estas dos actividades, principalmente orientadas hacia la exportación, representan una parte importante de la economía de esta región, y de Chile entero. Por ser muy ligadas estas actividades al mar, es importante para los productores conocer la circulación oceanográfica en el área de los centros de cultivo. En efecto, esto permite conocer la circulación de los nutrientes necesarios al crecimiento de los salmones o mejillones, de las floraciones algales y de los viruses nefastos a los peces y mariscos (mareas rojas y virus ISA por ejemplo). También permite conocer con anticipación las floraciones a venir, con el fin de tomar medidas de precaución para desplazar salmones y mejillones a aguas sanas. La primera etapa necesaria a este pronóstico de floraciones es la modelación de la circulación oceanográfica. En este trabajo se busca primero realizar una modelación suficientemente precisa de la marea y de las corrientes de marea en la región del mar interior de Chiloé con el fin de proveer la modelación necesaria a los propósitos de explotación mencionados anteriormente. En segundo lugar, con el objetivo de afinar aún más la calidad de la modelación, se pretende asimilar datos de radares HF en esa modelación.\nPara la modelación, se ocupa el modelo hidrodinámico Télémac, que discretiza les ecuaciones de aguas someras (o de Saint-Venant) por elementos finitos. Se ocupa como condiciones de borde los armónicos de marea del atlas global TPXO7, y un tiempo de spin-up para que el modelo llegue al regimen estacionario. El dominio que cubre la modelación es la zona ubicada en latitud entre Puerto Montt y Puerto Chacabuco, y en longitud, entre la costa y el océano profundo afuera de Chiloé. La malla tiene resolución variable, que va de 10km mar afuera a 250m en el canal de Chacao. Se escogió estudiar solamente el proceso dominante que es la marea, así que el modelo no está forzado con datos meteorológicos o con los caudales de los ríos que desembocan en la zona.\nEn cuanto a asimilación, se utilizan datos de corriente radial superficial en el Canal de Chacao. Se usa una metodología de filtro de Kalman de conjuntos (EnKF) para asimilarlos. Para ello, se creó un conjunto haciendo variar el coeficiente de roce (también conocido como coeficiente de Chézy) sobre el fondo, y se buscó crear estructuras coherentes con las escalas de la batimetría. En el etapa de análisis, se ocupa el error (conocido) sobre las mediciones para generar un conjunto de mediciones. Esta etapa permite reducir la varianza del conjunto inicial. Se compararon los resultados entregados por la modelación en ausencia de asimilación con las observaciones de dos mareógrafos en Ancud y Puerto Montt, y se constató que se acercaban bien a las mediciones. Sin embargo, incertitudes sobre la batimetría entre otros impiden mejorar estos resultados aún más, sin recurrir a la asimilación de datos de corriente. Se pudo constatar que efectivemente, el EnKF permite al modelo acercarse más a las mediciones, lo cual es su objetivo principal. Pero otra conclusión interesante destaca. El coeficiente de roce medio después del análisis presenta una estructura coherente con la batimetría local: donde más irregular el fondo, y mayores los gradientes de batimetría, más roce, es decir, menor el coeficiente de roce. Sin embargo, quedan puntos en cuales la asimilación realizada se aleja de la teoría. En efecto, la teoría del EnKF prevé que la varianza de ensemble debe modelar el error entre el modelo y las observaciones, lo cual no es cierto en este trabajo. Además, una de las limitaciones principales de este método es el tiempo de cálculo que requiere: como hay que integrar cada miembro del ensemble, y que la malla que se ocupó tiene bastante puntos, esta etapa es muy larga. Esa limitación impidió hacer muchas pruebas con condiciones de marea distintas. Implementar exitósamente un modelo hidrodinámico y validarlo, como se hizo en este trabajo, es el primer paso para integrar después un modelo biológico, que es la etapa siguiente y crucial en el monitoreo y control de la producción de salmones y mejillones.

[ES] Paradigma: Entre el post-positivismo, cuyos hallazgos son probabilidades cuantitativas extraídos de las opiniones del alumnado, y el constructivismo, la realidad cualitativa se construye por interacción social, según las entrevistas en profundidad con el profesorado. Investigación mixta: Según los análisis de datos CUAL y CUAN, sus resultados y conclusiones. Posicionamiento: Ontológico, el investigador conoce la realidad de lo que pretende investigar, sobre una muestra de 17 IES públicos (provincia València), cuya reflexión sobre la E-A de la Tecnología, y los constructos que conforman la identidad STEM. Epistemológico, el investigador participa con conocimiento del hecho a investigar. Metodológico, el contraste de hipótesis y el refinamiento hermenéutico de los análisis CUAL y CUAN. La Teoría Fundamentada es la base del planteamiento CUAL, a través de entrevistas en profundidad y codificación abierta, axial y selectiva, de los temas a investigar: 1. Organización escolar y curricular; 2. Metodología PBL y sinergias STEM; 3. Multidisciplinariedad e interdisciplinariedad STEM; 4. Taxonomía de proyectos. Los datos cualitativos y sus resultados son tratados con Atlas.ti. La Teoría de Aprendizaje Cognitivo Social (SCT), y Teoría Cognitivo Social de Desarrollo de la Carrera (SCCT), son el planteamiento CUAN. El registro de datos CUAN, es a través del diseño de un cuestionario. El grupo "Juicio de expertos" validó estructura y contenido. Los datos y resultados CUAN, son tratados por estadística descriptiva e inferencial. La modelización de los aprendizajes, son tratados por ecuaciones estructurales (SEM). Objetivos: 1. Valorar la metodología por proyectos en un contexto de constantes cambios del currículo y de aprendizaje virtual. 2. Contrastar si el aprendizaje por competencias mejora la adquisición de conocimientos, habilidades y actitudes en un contexto de aprendizaje interdisciplinar. 3. Modelizar los aprendizajes SCT, SCCT, Multidisciplinar, Interdisciplinar y por Proyectos, mediante SEM. Obtención de datos: CUAL (grupos focales profesorado oct. 2019 - feb. 2020; expertos oct. 2019 - abril 2022). Participación 133 docentes (74H, 59M). Todas las sesiones fueron grabadas (audio 70 h). La transcripción audio-texto con AmberScript. CUAN (cuestionarios feb. 2020 - dic. 2020). Participación 1417 alumnos (537 chicas, 831 chicos, 49 errores). El diseño del cuestionario online con Question-Pro. La COVID'19 paralizó el proceso de obtención de datos desde marzo a nov. 2020. Capítulos: I: Introducción. II: Revisión del estado del arte. III: Marco teórico. IV: Metodología de la investigación. V: Análisis cualitativo. VI: Análisis cuantitativo. VII: Conclusiones generales. VIII: Referencias y Anexos. Conclusiones: 1. Currículo denso, rígido y fragmentado no favorece la adquisición de competencias. 2. Formación docente ágil, continua y arraigada a las necesidades. 3. Transición entre niveles educativos, predice la adquisición de competencias del alumnado y la satisfacción docente. 4. Continuidad de estudios no depende del género. No existen diferencias entre chicas y chicos por lo que aprenden, sino por la preferencia de estudios, metodologías aplicadas, expectativas de resultado, y distancia del IES a la metrópoli. 5. Sinergias son posibles, pero la organización de la jornada escolar dificulta compartir experiencias, innovar y divulgar conocimiento. 6. Aprendizaje por proyectos es eficiente y motivador, se aprende haciendo, experimentando soluciones a problemas reales. 7. Aprender buenas prácticas educativas, facilita la multidisciplinar. 8. Uso extensivo del aprendizaje virtual, entretiene más que crear contenido, y se pierde el saber hacer manual. 9. Satisfacción de los aprendizajes disminuye si no se sabe aplicarlos. 10. Dificultades de la interdisciplinariedad STEM, se superan después de un proceso multidisciplinariedad y no al revés. / [CA] Paradigma: Entre el postpositivisme, les troballes del qual són probabilitats quantitatives extrets de les opinions de l'alumnat, i el constructivisme, la realitat qualitativa es construeix per interacció social, segons les entrevistes en profunditat amb el professorat. Investigació mixta: Segons les anàlisis de dades QUAL i CUAN, els resultats i les conclusions. Posicionament: Ontològic, l'investigador coneix la realitat del que pretén investigar, sobre una mostra de 17 IES públics (província València), la reflexió dels quals sobre l'E-A de la Tecnologia, i els constructes que conformen la identitat STEM. Epistemològic, l'investigador participa amb coneixement del fet a investigar. Metodològic, el contrast d'hipòtesis i el refinament hermenèutic de les anàlisis QUAL i QUAN. La Teoria Fonamentada és la base del plantejament QUAL, mitjançant entrevistes en profunditat i codificació oberta, axial i selectiva, dels temes a investigar: 1. Organització escolar i curricular; 2. Metodologia PBL i sinergies STEM; 3. Multidisciplinarietat i interdisciplinarietat STEM; 4. Taxonomia de projectes. Les dades qualitatives i els seus resultats són tractats amb Atlas.ti. La Teoria d'Aprenentatge Cognitiu Social (SCT) i Teoria Cognitiu Social de Desenvolupament de la Carrera (SCCT) són el plantejament CUAN. El registre de dades CUAN és a través del disseny d'un qüestionari. El grup Judici d'experts va validar estructura i contingut. Les dades i resultats CUAN són tractats per estadística descriptiva i inferencial. La modelització dels aprenentatges són tractats per equacions estructurals (SEM). Objectius: 1. Valorar la metodologia per projectes en un context de canvis constants del currículum i d'aprenentatge virtual. 2. Contrastar si laprenentatge per competències millora ladquisició de coneixements, habilitats i actituds en un context daprenentatge interdisciplinari. 3. Modelitzar els aprenentatges SCT, SCCT, Multidisciplinar, Interdisciplinar i per Projectes, mitjançant SEM. Obtenció de dades: QUAL (grups focals professorat oct. 2019 - feb. 2020; experts oct. 2019 - abril 2022). Participació 133 docents (74H, 59M). Totes les sessions van ser gravades (àudio 70 h). La transcripció àudio-text amb AmberScript. QUAN (qüestionaris feb. 2020 - des. 2020). Participació 1417 alumnes (537 xiques, 831 xics, 49 errors). El disseny del qüestionari en línia amb Question-Pro. La COVID'19 va paralitzar el procés d'obtenció de dades des del març al nov. 2020. Capítols: I: Introducció. II: revisió de l'estat de l'art. III: Marc teòric. IV: Metodologia de la investigació. V: Anàlisi qualitativa. VI: Anàlisi quantitativa. VII: Conclusions generals. VIII: Referències i Annexos. Conclusions: 1. Currículum dens, rígid i fragmentat no afavoreix l'adquisició de competències. 2. Formació docent àgil, contínua i arrelada a les necessitats. 3. Transició entre nivells educatius, prediu l'adquisició de competències de l'alumnat i la satisfacció docent. 4. Continuïtat dels estudis no depèn del gènere. No hi ha diferències entre noies i nois pel que aprenen, sinó per la preferència d'estudis, metodologies aplicades, expectatives de resultat i distància de l'IES a la metròpoli. 5. Les sinèrgies són possibles, però l'organització de la jornada escolar dificulta compartir experiències, innovar i divulgar coneixement. 6. Aprenentatge per projectes és eficient i motivador, s'aprèn fent experimentant solucions a problemes reals. 7. Aprendre bones pràctiques educatives facilita la multidisciplinar. 8. Ús extensiu de l'aprenentatge virtual, entreté més que crear contingut, i es perd saber fer manual. 9. Satisfacció dels aprenentatges disminueix si no se sap aplicar-los. 10. Dificultats de la interdisciplinarietat STEM, se superen després d"un procés multidisciplinarietat i no al revés. / [EN] Paradigm: Between post-positivism, whose findings are quantitative probabilities extracted from the opinions of the students, and constructivism, qualitative reality is built by social interaction, according to in-depth interviews with teachers. Mixed research: According to the QUAL and QUAN data analyses, their results and conclusions. Positioning: Ontological, the researcher knows the reality of what he intends to investigate, on a sample of 17 public IES (Valencia province), whose reflection on the E-A of Technology, and the constructs that make up the STEM identity. Epistemological, the researcher participates with knowledge of the fact to be investigated. Methodology, the contrast of hypotheses and the hermeneutic refinement of the QUAL and QUAN analyses. The Grounded Theory is the basis of the QUAL approach, through in-depth interviews and open, axial and selective coding, of the topics to be investigated: 1. School and curricular organization; 2. PBL methodology and STEM synergies; 3. STEM multidisciplinarity and interdisciplinarity; 4. Taxonomy of projects. The qualitative data and its results are processed with Atlas.ti. Social Cognitive Learning Theory (SCT), and Social Cognitive Theory of Career Development (SCCT), are the QUAN approach. The CUAN data record is through the design of a questionnaire. The "Expert Judgment" group validated structure and content. The QUAN data and results are treated by descriptive and inferential statistics. The modeling of learning is treated by structural equations (SEM). Goals: 1. Evaluate the methodology by projects in a context of constant changes in the curriculum and virtual learning. 2. Test whether competency-based learning improves the acquisition of knowledge, skills and attitudes in an interdisciplinary learning context. 3. Model SCT, SCCT, Multidisciplinary, Interdisciplinary and Project learning, through SEM. Data collection: QUAL (teacher focus groups Oct. 2019 - Feb. 2020; experts Oct. 2019 - April 2022). Participation 133 teachers (74H, 59M). All sessions were recorded (audio 70 h). Audio-text transcription with AmberScript. QUAN (questionnaires Feb. 2020 - Dec. 2020). Participation 1417 students (537 girls, 831 boys, 49 errors). The design of the online questionnaire with Question-Pro. COVID'19 paralyzed the data collection process from March to Nov. 2020. Chapters: I. Introduction. II: Review of the state of the art. III: Theoretical framework. IV: Research methodology. V: Qualitative analysis. VI: Quantitative analysis. VII: General conclusions. VIII: References and Annexes. Conclusions: 1. Dense, rigid and fragmented curriculum does not favor the acquisition of skills. 2. Agile, continuous teacher training rooted in needs. 3. Transition between educational levels, predicts the acquisition of student skills and teacher satisfaction. 4. Continuity of studies does not depend on gender. There are no differences between girls and boys because of what they learn, but because of the preference of studies, applied methodologies, expectations of results, and distance from the IES to the metropolis. 5. Synergies are possible, but the organization of the school day makes it difficult to share experiences, innovate and disseminate knowledge. 6. Project-based learning is efficient and motivating, you learn by doing, experimenting with solutions to real problems. 7. Learning good educational practices facilitates multidisciplinary. 8. Extensive use of virtual learning, it entertains more than creating content, and manual know-how is lost. 9. Satisfaction of the learning decreases if one does not know how to apply it. 10. Difficulties of STEM interdisciplinarity are overcome after a multidisciplinary process and not the other way around. / Torres Barchino, E. (2023). Análisis y propuesta de mejora de la enseñanza de las tecnologías en la Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato: un enfoque desde el aprendizaje basado en proyectos (PBL) y la interdisciplinariedad de áreas STEM [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/199198