La determinación de modelos mediante una aproximación Bayesiana comprende la adecuacidad y selección de modelos a través de herramientas de diagnósticos Bayesianas definidas apropiadamente. Estas herramientas involucran a distribuciones predictivas condicionales univariadas que se asume generó los datos observados. El cálculo de estas herramientas es hecha a través de métodos basados en simulación estocástica. Los resultados obtenidos para datos artificiales validan las herramientas para propósitos de determinación de modelos. Un ejemplo en el campo de ciencias biológicas es ilustrado usando las herramientas definidas anteriormente.

En investigaciones de origen cuantitativo generalmente se emplean instrumentos de medición que generan base de datos dicotómicas, en la cual cada persona responde las preguntas o ítems del instrumento. Subyacente a estas respuestas existen variables no observables o variables latentes que caracterizan a las personas evaluadas y a los ítems del instrumento de medición utilizado. En este trabajo se modeló la probabilidad de responder correctamente al ítem en función a sus parámetros mediante el uso de los modelos logísticos o modelos de Rasch. Considerando las respuestas a estas variables latentes de las personas, de lo ítems, y sus supuestos se estimó los parámetros a partir de la función de verosimilitud del modelo. En esta tesis se mostró diferentes métodos de estimación como el de Máxima Verosimilitud Marginal (MVM) que depende de las puntuaciones que se obtenga en cada ítem, el de Máxima Verosimilitud Condicional (MVCOND) que considerara patrones de respuesta, el método de Máxima Verosimilitud Conjunta (MVC) y el método Bayesiano utilizando Cadenas de Markov y métodos de Monte Carlo (MCMC) como el algoritmo Gibbs Sampling. El Método Bayesiano fué analizado bajo dos esquemas: adaptative rejection sampling (ARS) y el data argumentation gibbs sampling (DAGS). Con estos métodos se estimaron los parámetros de los ítems y las personas evaluadas, los cuales se compararon con estudios de simulación determinándose que el mejor método de estimación es el Bayesiano. El método bayesiano presenta las estimativas más precisas considerando diferentes escenarios de tamaño de muestra y número de ítems frente a los otros métodos de estimación. Adicionalmente no tiene restricción en la estimación frente a valores extremos y finalmente es un método conjunto que estima al mismo tiempo habilidades y dificultades a diferencia de otros métodos que sólo estiman dificultades u otros que estiman ambos pero baja precisión. Finalmente se realizó una aplicación del modelo en el ámbito educacional. / Tesis

Los modelos de diagnóstico cognitivo (MDC) tienen como finalidad describir o diagnosticar el comportamiento de los evaluados por medio de clases o perfiles latentes, de tal manera que se obtenga información más específica acerca de las fortalezas y debilidades de ellos. Uno de los modelos más populares de esta gran familia es el llamado modelo DINA, el cual tuvo su primera aparición en Haertel (1989) enfocado principalmente en el campo educacional. Este modelo considera solo respuestas observadas dicotómicas de parte de los individuos y tiene como restricción principal que ellos deben dominar necesariamente todas las habilidades requeridas por cada ítem; aquellas que se resumen en una matriz llamada Q. Asimismo, el modelo estima parámetros para los ítems, los cuales son denominados de \ruido": Adivinación y Desliz. En este trabajo desarrolla teóricamente el modelo expuesto; es decir, sus fundamentos y principales propiedades desde el enfoque bayesiano. Específicamente, las estimaciones se realizan mediante el Muestreador de Gibbs. Se realizaron 8 estudios de simulación, cada uno de ellos con tres diferentes tamaños de población, donde se probaron combinaciones de los parámetros en estudio con el fin de comparar la recuperación de parámetros mediante el enfoque clásico y el bayesiano. El análisis de ambos enfoques se realizó con rutinas de código del software libre R, usando los paquetes CDM y dina para el enfoque clásico y el bayesiano, respectivamente. En líneas generales, los resultados muestran estimaciones insesgadas y con valores pequeños de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) para ambos enfoques. Incluso, conforme el tamaño de la población incrementa, las estimaciones no tienen mayores diferencias. Aunque en tamaños de población más pequeños el enfoque bayesiano obtiene ligeras ventajas con respecto al otro, especialmente en el parámetro de probabilidad de pertenencia a las clases (π). Además, es necesario mencionar que los parámetros de ruido de los ítems son estimados más precisamente con el enfoque clásico en varios de los estudios. Finalmente, se presenta una aplicación enfocada en educación, donde se analiza una muestra de 3040 alumnos del 2do grado de secundaria, evaluados en una prueba de 48 ítems de la competencia matemática realizada por la Oficina de Medición de la Calidad de los Aprendizajes (UMC) en el 2015. A esta prueba se le aplica el modelo de Rasch y el modelo DINA bajo el enfoque bayesiano, con el _n de estudiar la correspondencia entre indicadores de ambos modelos, tanto para los parámetros de los alumnos (habilidad y per_les latentes) como de los ítems (dificultad y parámetros de ruido). / Trabajo de investigación

El modelo de análisis de clases latentes tiene como finalidad describir una variable no observable a través del agrupamiento de los individuos en base a sus patrones de respuestas. La estimación en este modelo se puede realizar mediante el algoritmo de Esperanza-Maximización (EM) y su desarrollo para el caso politómico se encuentra implementado en el paquete poLCA de R. Desde el punto de vista bayesiano, esta estimación ha sido hasta el momento implementada sólo para el caso de variables dicotómicas. En este trabajo, se busca extender este ultimo aporte para el caso politómico, haciendo uso del muestrador de Gibbs. La aplicación del modelo de análisis de clases latentes, bajo el enfoque bayesiano aquí desarrollado, se realizó sobre un conjunto de datos reales relacionados con la con fianza hacia 21 instituciones públicas en una encuesta para Lima Metropolitana. En general, se identificaron tres grupos de encuestados seg un sus niveles de confianza institucional, los cuales se analizaron luego en relación a otras variables. / Tesis

Se conoce que el modelo lineal normal no es apropiado para situaciones en la que la variable respuesta es una proporción que solo toma valores en un rango limitado (0; 1), pues, se pueden obtener valores ajustados para la variable de inter es que exceden sus límites inferior y superior. Ante dicha situación, una propuesta es utilizar la distribución beta ya que es bastante flexible para modelar proporciones. Este modelo de regresión, sin embargo, puede ser influenciado por la presencia de valores atípicos o extremos. Debido a ello, se ha propuesto en la literatura, un modelo de mayor robustez llamado modelo de regresión beta rectangular, el cual permite una mayor incidencia de tales valores. El objetivo general de la tesis es estudiar las propiedades, estimar y aplicar a un conjunto de datos reales el modelo de regresión beta rectangular desde el punto de vista de la estadística bayesiana. Para cumplir con el objetivo planteado, se estudian las características y propiedades de las distribuciones beta y beta rectangular. Luego, se desarrolla el análisis bayesiano del modelo de regresión beta rectangular considerando las distribuciones a priori y a posteriori, los criterios de selección de modelos y simulaciones de Montecarlo v a cadenas de Markov. También, se realizan estudios de simulación para demostrar que el nuevo modelo es m as robusto que el modelo de regresión beta. Adicionalmente, se presenta una aplicación para mostrar la utilidad del modelo de regresión beta rectangular. / Tesis

Los efectos o externalidades de red son factores que pueden condicionar las decisiones de contratación de los consumidores en favor de empresas ya establecidas y en contra de los nuevos competidores, pudiendo limitar la competencia efectiva y potencial de los mercados, en especial, en aquellas industrias donde el número de empresas es bajo y la entrada de nuevos competidores es poco frecuente. Por ello, es importante verificar su existencia y la magnitud de sus efectos sobre las decisiones de compra de los consumidores con el objetivo de justificar o establecer medidas que impulsen una competencia más equilibrada entre las empresas. Además, teniendo en consideración que los consumidores pueden tener cierto grado de heterogeneidad en sus comportamientos de adquisición, también resulta relevante estudiar el grado de diferenciación de los efectos de red entre los consumidores a fin de mejorar las políticas que fomenten la competencia. Este trabajo tiene por objetivo estimar un modelo logit mixto bajo el enfoque de la inferencia bayesiana, para estudiar empíricamente la existencia y heterogeneidad de los efectos de red sobre las decisiones de contratación de los consumidores en la industria de telefonía móvil peruana. El análisis se hace con base a una muestra que combina información de la Encuestas Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL) del a˜no 2015 e información de las empresas operadoras del servicio de telefonía móvil. Los resultados de las estimaciones realizadas sugieren que los efectos de red tendrían un condicionamiento importante sobre las decisiones de contración del servicio de telefonía móvil, además de presentar un grado de heterogeneidad estadísticamente significativo en la magnitud de sus efectos. / Tesis

La determinación de modelos mediante una aproximación Bayesiana comprende la adecuacidad y selección de modelos a través de herramientas de diagnósticos Bayesianas definidas apropiadamente. Estas herramientas involucran a distribu¬ciones predictivas condicionales univariadas que se asume generó los datos obser¬vados. El cálculo de estas herramientas es hecha a través de métodos basados en simulación estocástica. Los resultados obtenidos para datos artificiales validan las herramientas para propósitos de determinación de modelos. Un ejemplo en el campo de ciencias biológicas es ilustrado usando las herramientas definidas anteriormente.

Este trabajo compara tres distribuciones skew-t. En particular, las propuestas por Branco y Dey (2001) y Azzalini y Capitanio (2003), Fernández y Steel (1998), y Jones y Faddy (2003). Se analiza la relación entre los parámetros y el nivel de asimetría a través de la medida de Patil et al. (2014). Se propone una nueva parametrización de la distribución skew-t de Jones y Faddy (2003) que modela mejor la asimetría. Las distribuciones son ajustadas a datos reales basados en el retorno logarítmico de la tasa de cambio de PEN a USD. / Tesis

Se revisan diversos modelos de confiabilidad de software reportados en la literatura con los objetivos de: l. Estudiar el comportamiento de la estimación máximo verosímil y bayesiana de los parámetros. 2. Dar a conocer estas técnicas con vistas a su generalización y futura aplicación en la práctica.

La estimación de la prevalencia de una enfermedad, la cual es definida como el número de casos con la enfermedad en una población dividida por el número de elementos en ésta, es realizado con gran precisión cuando existen pruebas 100% exactas, también llamadas gold standard. Sin embargo, en muchos casos, debido a los altos costos de las pruebas de diagnóstico o limitaciones de tecnología, la prueba gold standard no existe y debe ser reemplazada por una o más pruebas diagnósticas no tan caras pero con bajos niveles de sensibilidad o especificidad. Este estudio está enfocado en el estudio de dos enfoques bayesianos para la estimación de prevalencia cuando no es factible tener resultados de una prueba 100% exacta. El primero es un modelo con dos parámetros que toman en cuenta la asociación entre los resultados de las pruebas. El segundo es un enfoque que propone el uso del Bayesian Model Averaging para combinar los resultados de cuatro modelos donde cada uno de estos tiene suposiciones diferentes sobre la asociación entre los resultados de las pruebas diagnósticas. Ambos enfoques son estudiados mediante simulaciones para evaluar el desempeño de estos bajo diferentes escenarios. Finalmente estas técnicas serán usadas para estimar la prevalencia de enfermedad renal crónica en el Perú con datos de un estudio de cohortes de CRONICAS (Francis et al., 2015). / Tesis