La cuantificación del valor estadístico de la vida (VEV) se ha vuelto importante para la evaluación de proyectos y políticas públicas, esta valoración se hace a través de distintos métodos que miden el intercambio entre riesgo y salario, uno de los métodos más usados es el modelo de salarios hedónicos. Bajo este esquema conceptual, el presente trabajo realizó una estimación del VEV para el Perú en el año 2014, a partir de una base de datos del mercado de trabajo peruano extraído de la ENAHO (2014) y de la construcción de índices de riesgo laboral de cada actividad económica para el período de la estimación. Los principales resultados de esta investigación comprobaron la correlación entre salario y riesgo mortal en el trabajo, así también se obtuvo un VEV de S/.8.61 millones para el mercado laboral peruano a precios del 2014. Este valor podrá ser usado en los análisis costo beneficio de los proyectos de inversión que incidan en la vida de la población estudiada y en políticas públicas que busquen reducir el riesgo de muerte prematuro en la sociedad.

En la investigación se presentó las diferentes etapas del combustible y las pérdidas que se originan por su operación y transporte desde su adquisición hasta su comercialización, hallándose que la empresa no cuenta con un adecuado sistema de inventarios que les dificulta determinar el porcentaje correspondiente a mermas normales y anormales. Además carece de conocimiento para la comprensión de un informe técnico que le permita acreditar de manera fehaciente las mermas ante SUNAT. El objetivo general pretendió analizar la aplicación estadística para determinar mermas en la Estación de Servicios Gasoholbio EIRL en el diseño un Informe Técnico que permite acreditar el costo y gasto según la Ley del Impuesto a la Renta (LIR). Para el desarrollo de esta investigación se utilizó el método teórico y se aplicó las técnicas como la observación, encuesta y test, donde los instrumentos de recolección de datos que se tomó en cuenta fueron análisis documental, guía de entrevistas. A través de la aplicación estadística (Muestreo Aleatorio Simple) nos permitió cuantificar la merma normal y anormal afectando al costo y gasto respectivamente, y ser deducidas para efecto del impuesto a la renta durante el periodo en que incurrieron. Concluyendo que la aplicación estadística es conveniente para la obtención de merma anormal y ser considerado como gasto tributario de esta manera ser acreditado ante la SUNAT, mejorando el control para la toma de decisiones por parte de los propietarios de la Estación de Servicios.

Con la presente investigación se buscó determinar si mediante la implementación de un curso virtual mejora la actitud hacia la estadística en docentes universitarios, para lo cual se hizo uso de la plataforma Moodle para el diseño del curso virtual denominado Estadística para todos a nivel básico, con un contenido de cuatro módulos, los mismos que fueron aplicados a los docentes durante ocho semanas. El diseño de la investigación fue preexperimental, con medición antes y después cuya muestra fue no probabilística de 21 docentes voluntarios de una universidad privada en la Ciudad de Chiclayo. Luego de la aplicación del curso virtual en los docentes, utilizando la prueba t de Student de muestras emparejadas se logró probar que con la implementación de un curso virtual donde incorpora las tecnologías de la información y comunicación, la actitud hacia la estadística a través de sus puntuaciones promedios mejora significativamente en los docentes universitarios en sus componentes pedagógico y antropológico. Es por ello que esta investigación permitió brindar recomendaciones asociadas a la utilización de cursos virtuales en estadística el aprendizaje autónomo del docente, y así mejorar el uso y aplicación de la estadística en su quehacer personal y laboral.

El fraude con tarjetas de crédito es uno de los problemas más importantes a los que se enfrentan actualmente las entidades financieras. Si bien la tecnología ha permitido aumentar la seguridad en las tarjetas de crédito con el uso de claves PIN, la introducción de chips en las tarjetas, el uso de claves adicionales como tokens y mejoras en la reglamentación de su uso, también es una necesidad para las entidades bancarias, actuar de manera preventiva frente a este crimen. Para actuar de manera preventiva es necesario monitorear en tiempo real las operaciones que se realizan y tener la capacidad de reaccionar oportunamente frente a alguna operación dudosa que se realice. La técnica de Clustering frente a esta problemática es un método muy utilizado puesto que permite la agrupación de datos lo que permitiría clasificarlos por su similitud de acuerdo a alguna métrica, esta medida de similaridad está basada en los atributos que describen a los objetos. Además esta técnica es muy sensible a la herramienta Outlier que se caracteriza por el impacto que causa sobre el estadístico cuando va a analizar los datos. / ---The credit card fraud is one of the most important problems currently facing financial institutions. While technology has enhanced security in credit cards with the use of PINs, the introduction of chips on the cards, the use of additional keys as tokens and improvements in the regulation of their use, is also a need for banks, act preemptively against this crime. To act proactively need real-time monitoring operations are carried out and have the ability to react promptly against any questionable transaction that takes place. Clustering technique tackle this problem is a common method since it allows the grouping of data allowing classifying them by their similarity according to some metric, this measure of similarity is based on the attributes that describe the objects. Moreover, this technique is very sensitive to Outlier tool that is characterized by the impact they cause on the statistic when going to analyze the data. / Tesis

La investigación tuvo como fin proponer el uso del software estadístico para fortalecer la toma de decisiones en estudiantes universitarios. Para ello, se aplicó un diseño descriptivo propositivo no experimental, con 18 participantes pertenecientes a la muestra intencional. Se empleó como instrumento un cuestionario para la toma de decisiones, con valores altos para la validez y confiabilidad de 0,9984 y 0,8260 respectivamente; la propuesta fue validada mediante un instrumento estructurado que comprendía el diagnóstico, planificación, ejecución y evaluación, alcanzando un valor alto de 0,9944. Según los resultados, el 56% de los estudiantes se encuentran en un nivel regular respecto a la toma de decisiones; sobre las bases teórico-científicos revisadas, el modelamiento de la propuesta formulada y el análisis estadístico de los datos, se puede sostener que el uso del software estadístico permitirá completar el proceso mental de la toma de decisiones de los estudiantes universitarios, contribuyendo de ese modo con el futuro desempeño personal y profesional de los ingenieros.

Mi experiencia profesional se ha desarrollado como asistente de investigación. He trabajado en el Max Planck Institute for Innovation and Competition, Harvard University, Massachusetts Institute of Technology (MIT) y, actualmente, me desempeño como investigador junior en el Banco Mundial. Investigo principalmente la intersección de la inferencia causal y machine learning con la ayuda de herramientas econométricas. En este Informe presentaré un análisis de correlación entre el porcentaje de personas con identificación (o tenencia de ID) y la distancia hacia las Oficinas de Identificación (OI), donde se realiza dicho registro, para los países de Bolivia y Uganda. Para ello, se empleó la recolección de datos mediante webscraping en Python, la visualización de mapas, el cálculo de las distancias a las OI y las principales regresiones en el lenguaje de programación R. Además, este estudio compara dos metodologías de cálculo de distancias que utilizan Big Data. La primera, propuesta por Rodríguez-Segura y Heseung (2021), la cual ayuda a calcular distancias a las OI más cercanas. Sin embargo, la OI más cercana no necesariamente es la más accesible. Por ello, también se usó la metodología propuesta por Weiss et al (2018), para calcular distancias a la OI más accesible.

Los inventario de partes de repuestos se caracterizan por albergar un gran volumen de productos con características distintas y poseer una demanda intermitente y altamente variable, lo cual hace que la tarea de realizar un planeamiento adecuado a través de métodos tradicionales sea imposible. Se propone un marco de trabajo basado en técnicas de clasificación, pronostico, simulación y optimización como propuesta para encontrar la política óptima para la gestión cada producto y de esa manera reducir los costos derivados de esta. Este documento estudia la situación actual de una empresa de venta y alquiler de montacargas peruana que atraviesa por esta problemática y detalla el procedimiento y técnicas de modelamiento matemática que se deben aplicar en cada etapa para poder implementar el marco de trabajo. Para la etapa de clasificación, se sustenta el uso de un nuevo sistema de clasificación alfa-omega de 5 categorías. En la etapa de pronóstico, se propone el uso de métodos basados en Inferencia Bayesiana. En la etapa de simulación, se hace uso del método de Montecarlo para recrear las diversas políticas posibles para cada producto. En la etapa de optimización, se hace uso de Optimización Bayesiana para encontrar los parámetros de dichas políticas tales que maximizan la utilidad. Para finalizar, se evalúan los requisitos y beneficios económicos que conlleva la implementación de este marco de trabajo. Se concluye que el marco de trabajo propuesto puede llegar a generar ahorros significativos para la empresa; sin embargo, para lograr el éxito en su implementación es necesario de una cultura organizacional que permita la sinergia entre las áreas involucradas.

Uno de los retos de la región Tumbes es que la educación sea de calidad para la mayoría de las personas; el Perú se ubica en los puestos más bajos de las evaluaciones internacionales; por lo que es de preocupación que la calidad de la educación peruana mejore. Desde esa perspectiva nuestra institución educativa ha considerado como problema priorizado el “Escaso uso de estrategias metodológicas pertinentes en el desarrollo de las sesiones de aprendizaje aplicado por los docentes del área de comunicación del Nivel Secundaria de la Institución Educativa Técnico 7 de Enero” del distrito de Corrales, Tumbes. El objetivo general propone el uso de estrategias metodológicas a través de talleres, círculos de interaprendizaje y jornadas de reflexión para mejorar el proceso de aprendizaje de los estudiantes del área de comunicación del nivel secundario de la institución educativa “7 de Enero”. En la región de Tumbes los resultados de la evaluación censal de los aprendizajes de los estudiantes en comprensión lectora se ubican en el nivel de proceso; es decir que los estudiantes han logrado parcialmente los aprendizajes esperados; considerando los aportes de Paucar, M Pilar 2015 dice “la importancia de la lectura radica en que es una de las estrategias básicas del aprendizaje. Para desarrollar las habilidades lectoras es imprescindible crear pronto por la lectura entre los jóvenes”. Por ello es prioritario que prácticas de la Dirección Escolar crean un contexto para un mejor trabajo del profesorado y, conjuntamente, de todo el establecimiento educacional, impactando positivamente en la mejora de los aprendizajes de los estudiantes. Entre estos elementos tenemos el uso de estrategias metodológicas pertinentes al Área de Comunicación, asimismo se tiene que tener presente el liderazgo del equipo directivo que debe brindar el monitoreo, asesoramiento y acompañamiento correspondiente. En la dimensión del establecimiento de metas y expectativas proponemos sensibilizar a los docentes para establecer compromisos de cambio a través de jornadas de reflexión y sensibilización. En esta medida los equipos directivos dirigen su acción a lograr el compromiso e implicación del profesorado.

En el presente trabajo se realiza el estudio de diferentes modelos endógenos para predecir la probabilidad de default, que centran su estimación en factores internos de las empresas, tales como el modelo Logit, llamado también modelo de regresión logística, y el modelo KMV, enfocado en la evolución del valor de la firma. Adicionalmente se realiza el análisis de diferentes variables, ratios financieros e indicadores endógenos. Finalmente, se compararon los ratings asignados de las clasificadoras de riesgo más importantes (S&P, Fitch y Moodys) con el rating y probabilidad de default obtenida, llegando a valores semejantes.

Actualmente las organizaciones recolectan datos en grandes volúmenes y de fuentes muy variadas. Para dar sentido y convertir los datos en información útil es necesario utilizar técnicas que permitan encontrar y entender las relaciones ocultas en los datos. Generalmente, la relación que nos interesa estudiar es cómo predecir un evento utilizando un conjunto de variables. Sin embargo, muchas veces la relación entre los datos es muy compleja y no puede ser analizada adecuadamente usando las técnicas más conocidas, dado que éstas suelen tener supuestos que no necesariamente se cumplen. Por ello, es importante conocer técnicas de análisis más complejas y flexibles. Esta tesis busca ser un instrumento de ayuda en el aprendizaje y uso de nuevas técnicas para estudiar los datos, lo cual es relevante sobre todo en el medio local en el que este tema es poco conocido. Con este objetivo, presenta una revisión introductoria de la teoría del aprendizaje estadístico, la cual provee del marco teórico para que distintos métodos utilicen los datos para aprender, y usando este conocimiento puedan hacer predicciones sobre datos nuevos o diferentes. Luego se centra en un estudio exhaustivo del método de aprendizaje de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM por sus siglas en inglés), introduciendo y aplicando las funciones Kernel. Este método se puede entender como una representación de los datos como puntos en el espacio, asignados de tal forma que exista una brecha grande que separe a los elementos diferentes. Finalmente se pone en práctica la teoría estudiada aplicando el método SVM a datos de clientes de una entidad financiera. Esta entidad financiera usa predominantemente técnicas de aprendizaje estadístico simples y con varios supuestos; particularmente usa una de estas técnicas en un modelo que predice la propensión a la compra y persistencia del producto Seguro de Protección de Tarjetas. Por ello, la presente tesis se centra en aplicar el método SVM para construir una alternativa a este modelo.