Cuaderno de trabajo del curso Estadística Experimental (MA143), que corresponde al ciclo 2013-2. El curso está destinado para administradores y comprende el estudio de los métodos básicos más utilizados de la estadística inferencial, que constituyen herramientas muy útiles para la toma de decisiones y como base para otras disciplinas para el mismo fin, que se estudiarán a lo largo de la carrera.

En modelos econométricos clásicos de regresión binaria tradicionalmente se emplea la regresión logística, que se basa en el enlace simétrico logito. El propósito de este trabajo es presentar modelos de regresión binaria que, más bien, tengan enlaces asimétricos —aún no disponibles en software comercial—, cuando esta asimetría es más conveniente al investigador. Además, haciendo uso de un enfoque bayesiano con el programa WinBUGS, se implementa el programa BAYESPUCP, que facilitará la escritura de la sintaxis necesaria para implementar los modelos revisados. El BAYES-PUCP genera tanto las sintaxis de los modelos revisados así como de la estructura de los datos. El método es ilustrado con el caso de una muestra de agricultores que consideran la decisión de erradicar cultivos ilícitos de hoja de coca y, al mismo tiempo, se exploran factores asociados a esta decisión.

Se comparan dos modelos de clasificación llamados regresión Logística Binaria y Arboles de clasificación (CHAID) para evaluar el rendimiento académico. El comportamiento de estos modelos fue medido por cuatro indicadores: Sensibilidad, Curva ROC, Índice de GINI e Índice de Kappa en base al poder de clasificación y predicción de los modelos obtenidos sobre rendimiento académico. Encuentra que Arboles de clasificación es el mejor modelo por tener mayor poder de clasificación y predicción. Para el análisis se utiliza una base de datos sobre estudiantes universitarios del primer semestre matriculado en el curso de Matemática, obtenido de un repositorio de Machine Learning. / Tesis

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Presenta la comparación de dos modelos de clasificación para pacientes con presión arterial de una clínica privada, cuyo análisis se realizó mediante dos modelos predictivos de regresión logística binomial y árboles de decisión. El comportamiento de los dos modelos fue medido por tres indicadores: Sensibilidad, Curva Roc e Índice de GINI. En general, el mejor modelo para la clasificación de los pacientes con presión arterial es el modelo de árboles de decisión (Sensibilidad=80.7%, Curva Roc=79.8% e Índice de GINI=59.6%). / Trabajo de suficiencia profesional

Ingeniera Civil Industrial / El presente trabajo se realiza en el contexto de un proveedor peruano de productos de consumo masivo en la industria del retail en Perú, que tiene por principal dificultad identificar patrones de comportamiento de sus clientes para determinar la capacidad máxima de compra, lo que se define como el potencial de compra de un cliente. El principal objetivo de este trabajo es determinar el potencial de compra en clientes de un proveedor peruano de productos de consumo masivo y proponer líneas de acción con el fin de aumentar las ventas y asignar de mejor manera los esfuerzos de marketing y fuerza de venta. Lo anterior, se realiza con una metodología que permita identificar las variables que influyen en el comportamiento de compra, y se desarrolla un modelo que incluye los efectos de las variables transaccionales del cliente, de contexto de la región a la que pertenece y del tipo de vendedor que lo atiende y un modelo de las principales categorías del proveedor. Ambos modelos se comparan con regresiones lineales y regresiones de fronteras estocásticas, calculando el potencial de compra de los clientes. Los resultados principales de esta memoria, arrojan un aumento potencial de las ventas por casi un 11% en el Modelo (I) de 3 efectos, 12% en el Modelo (II) de regresiones lineales y 77% en el de regresiones de fronteras estocásticas, lo que significa un aumento de 4.8, 3.6 y 20.7 MMUSD respectivamente. Se selecciona el modelo de categorías principales, respaldado con estadísticos significativos, considerando que los modelos tienen distintos enfoques. Posteriormente, se clasifican los clientes, priorizando a los con baja venta real y alto potencial de compra para enfocar las propuestas de acción como aumentar el mejor tipo de vendedores en aquel segmento y creando estrategias tácticas para Lima. Como conclusión, se proyecta que se pueden aumentar las ventas, diseñando e implementando líneas de acción que consideren las estimaciones de potencial de compra por cada cliente. Finalmente, se propone como trabajos futuros, profundizar en métodos para estimar el potencial y gestión de categorías para optimizar los esfuerzos de fuerza de venta y marketing para la empresa. / 8/7/2021

Desarrolla un modelo de Score (calificación) para clientes de una financiera que presentan días de atraso entre 1 a 29 días, cuyo análisis se realiza mediante un modelo predictivo de regresión logística binaria. La finalidad es predecir la probabilidad de que un cliente llegue a caer en default (mayor a 30 días de atraso) y que no llegue a recuperarse, para así poder tomar medidas preventivas. / Trabajo de suficiencia profesional

<p>Este documento contiene el diseño de una estrategia para enseñar mapas perceptuales en un curso de gerencia de marca, con la adición de una técnica de modelado para elaborarlos. Los mapas perceptuales son herramientas para el análisis del posicionamiento de marca, y se enseñan en cursos de pregrado y postgrado. Sin embargo, es muy usual utilizar un marco puramente descriptivo y teórico, sin explicar los mecanismos para construirlos. Se presentan métodos basados en regresión multilineal y en análisis factorial como herramientas de modelado, para explicar en clase y proporcionar una mejor comprensión de esta materia.</p> / Este documento contiene el diseño de una estrategia para enseñar mapas perceptuales en un curso de gerencia de marca, con la adición de una técnica de modelado para elaborarlos. Los mapas perceptuales son herramientas para el análisis del posicionamiento de marca, y se enseñan en cursos de pregrado y postgrado. Sin embargo, es muy usual utilizar un marco puramente descriptivo y teórico, sin explicar los mecanismos para construirlos. Se presentan métodos basados en regresión multilineal y en análisis factorial como herramientas de modelado, para explicar en clase y proporcionar una mejor comprensión de esta materia.

Realiza una aplicación del modelo de riesgos proporcionales de Cox para identificar algunas variables explicativas del riesgo de incumplimiento de los nuevos deudores de créditos corporativos y a grandes empresas. Las características del deudor (sector económico, endeudamiento, rentabilidad, tamaño de la empresa), del crédito (saldo inicial, porcentaje en moneda extranjera, porcentaje de garantías), la agrupación de la entidad y el índice de confianza empresarial fueron identificados como factores asociados con el incumplimiento en el pago de los créditos de las empresas corporativas y grandes. / Tesis

Emplea la teoría y aplicación del método de análisis discriminante y del modelo de regresión logística, para trabajar con los datos de la Compañía Hair, Anderson y Tatham (HATCO), donde se explican los motivos por los que algunas empresas recurren a ella con más intensidad que otras, además de contar con una mejor comprensión del comportamiento de los clientes. Presenta los resultados obtenidos durante la aplicación del modelo de regresión logística, asimismo se compararon los resultados obtenidos con el método de análisis discriminante, bajo el enfoque predictivo y/o explicativo a fin de poder determinar el mejor modelo. Evidencia que el modelo de regresión logística es mejor en comparación con el método de análisis discriminante. / Trabajo de suficiencia profesional

Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo se desarrolla con un retailer de la industria de los supermercados mayoristas, el cual se ve amenazado por la llegada de un nuevo competidor al mercado. Este nuevo competidor se ha ubicado estratégicamente en una zona donde el retailer posee 3 salas. La ubicación es la variable táctica más importante, ya que representa una inversión única, costosa e irreversible. Esta influye en la decisión de compra de los clientes, por lo que es crucial incluir esta información al análisis, ya que ambas compañías van a competir por los clientes de ese sector. El objetivo de este trabajo es evaluar el impacto que ha tenido la llegada de la competencia en las ventas y en la fuga de los clientes, utilizando la información transaccional y geográfica de estos. Mediante la confección de un grupo de control se mide el impacto que la competencia ha generado en cada una de las sucursales de la zona a nivel agregado y desagregado de clientes. Luego se encuentran las variables más influyentes en la fuga de los clientes mediante regresiones logísticas y se estudian las variaciones geográficas de estas, por medio de regresiones geográficas ponderadas. Para realizar las regresiones es necesario definir un criterio de fuga, el cual sirve para construir la variable dependiente a utilizar en ambos modelos de regresión. Los resultados indican que ha bajado la cantidad de unidades compradas por los clientes de la zona en un 5% promedio. La sucursal más afectada en las ventas es también la que está más cerca de la competencia, con una disminución de 7% trimestral a nivel macro y 4% en el desagregado de clientes. Las otras dos salas no han bajado sus ventas, de hecho la más lejana ha aumentado sus ventas con respecto al grupo de control. La distancia a la sala es la variable más influyente en la probabilidad de fuga de los clientes, existiendo un trade-off entre la distancia a la sala y la distancia a la competencia. Se concluye que dentro del primer kilómetro a la redonda de cada sala se encuentra el umbral de fuga, en este se concentra el 65% de los clientes y justamente el barrio más afectado está dentro del primer kilómetro alrededor de la sala de la competencia. Se proponen descuentos personalizados según el valor y la ubicación del cliente, donde mayor valor y distancia a la sala implican mayores descuentos. Al realizar estos descuentos a 40 clientes de la sala afectada, los cuales representan la mitad del monto fugado, se espera disminuir el impacto en un 1,4%.