Maestría en Estadística Aplicada
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Ítem Acceso Abierto Comparación entre los modelos de regresión y árboles de decisión en la estimación de la calificación crediticia en los microcréditos(Universidad Politécnica Estatal del Carchi-Biblioteca General "Luciano Coral", 2025-02) Guaraca Daquilema, Ángel Delfín; Pablo Javier Flores MuñozLa presente investigación evalúa la calificación crediticia de los microcréditos otorgados por la Cooperativa de Ahorro y Crédito Fernando Daquilema Ltda. en el 2023, por medio de la comparación de criterios de desempeño entre el modelo de regresión y arboles de decisión a fin de seleccionar el modelo con mejor precisión predictiva. La investigación tiene un enfoque cuantitativo, de tipo correlacional y explicativo. Los modelos se compararon empleando métricas de precisión, la matriz de confusión, curva ROC, las variables influyentes y facilidad de implementación. Para ello, se utilizaron los mismos datos de entrenamiento (70%) y datos de prueba (30%). Los resultados, obtenidos con el software estadístico R Studio, indicaron que ambos modelos ofrecen buenas predicciones. La regresión logística mostró una precisión ligeramente superior con el 87.71%, en comparación con el 85.40% de los árboles de decisión. Además, el área bajo la curva - AUC-, para la regresión logística fue del 85%, mientras que para los árboles de decisión fue del 81%. La pérdida logarítmica también indicó diferencias, siendo del 31% para la regresión logística y del 38% para los árboles de decisión. Finalmente, los dos modelos proporcionaron resultados similares con una diferencia mínima basada en las variables explicativas utilizadas. La elección del modelo más adecuado en una entidad financiera dependerá de las variables que se consideran más relevantes para la predicción del riesgo crediticio y la facilidad de implementación con el sistema de información disponible en la institución.Ítem Acceso Abierto Evolución del empleo y su relación con el crecimiento económico en Ecuador 2018-2022, su comportamiento en tres etapas Prepandemia, Pandemia y Postpandemia(Universidad Politécnica Estatal del Carchi- Biblioteca General " Luciano Coral", 2025-02) Ñacata Loachamin, Nathaly Alexandra; Salcedo Vallejo, LilíLa investigación, se planteó como objetivo analizar la evolución del empleo y su relación con el crecimiento económico en Ecuador 2018-2022, su comportamiento en tres etapas Prepandemia, Pandemia y Postpandemia, con base en datos estadísticos presentados por el Banco Central del Ecuador y el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos, se obtuvieron las variables de estudio. El enfoque de la investigación es cuantitativo, de tipo descriptiva, correlacional-causal. Los datos del crecimiento económico y el empleo se encuentran en un rango de fechas de 2018 al 2022, se subdividieron en tres etapas: prepandemia, pandemia y pospandemia o periodo de recuperación. La investigación se sustenta en la relación inversa del crecimiento y desempleo demostrada mediante el modelo de Okun (-0,302). Los resultados evidencian el impacto de la Pandemia en la evolución del empleo con relación al crecimiento económico, donde se identifica una relación causal del crecimiento en el empleo adecuado pleno. El shock producto de la pandemia indicó una relación positive del crecimiento y el desempleo en el corto plazo; respecto a las otras tasas de empleo se evidenció la no causalidad de crecimiento y subempleo y del crecimiento y otro empleo no pleno, sin embargo, los rezagos del impulse respuesta indican que el crecimiento genera impacto con el pasar del tiempo.Ítem Acceso Abierto Evaluación de la capacidad promotora del crecimiento vegetal en el cultivo de rábano con cepas de Bacillus y Trichoderma(UPEC, 2024-10) Diana Mercedes, Andrade LoorEl objetivo de esta investigación fue evaluar la capacidad promotora del crecimiento vegetal en el cultivo de rábano con cepas de Bacillus y Trichoderma en Calceta, Provincia Manabí en el año 2023. La investigación se desarrolló en dos fases: la primera fase abarcó la activación, multiplicación y caracterización de las cepas Bacillus (E-44, E-54, 21-BMC, 31-BMC, 20-BP) y Trichoderma (EM12, EM-72, EM-150. EM-149, EM-49), que permitió verificar las características deseables como promotoras de crecimiento vegetal, las variables evaluadas fueron la formación de halos de solubilización de fosfato y formación de halos de sideróforos. La segunda fase consistió en determinar el efecto promotor de crecimiento vegetal de las cepas Bacillus y Trichoderma en las plantas de rábano. Se utilizó un DCA diseño completamente al azar, las unidades experimentales fueron las parcelas con semillas de rábano variedad Crimson Gian. Los tratamientos evaluados fueron: Cepas Bacillus T1, Cepas Trichoderma T2, Cepas Bacillus + Trichoderma T3, Testigo absoluto T4. Las variables evaluadas fueron: altura de planta, longitud de raíz, ancho de hoja, longitud de hoja, diámetro de frutos. Los resultados muestran que las variables estudiadas presentaron normalidad y homogeneidad de varianza al aplicar estadística paramétrica. Se empleó el análisis de varianza ANOVA para el análisis estadístico de dichas variables. La bacteria E-54 produjo el mayor índice de solubilización 1.31 mm, mientras que la cepa E-44 mostró el mayor halo de sideróforos 2 mm; a diferencia de las cepas fúngicas EM-149 que produjo el mayor halo de solubilización de fosfato 7.17 mm y la cepa EM-150 que produjo el mayor halo de sideróforos 3.8 mm respectivamente. El tratamiento T3 produjo la mayor longitud de hoja, ancho de hoja, número de hojas, diámetro del bulbo y rendimiento del cultivo de rábano. La combinación de cepas de Bacillus y Trichoderma puede utilizarse para mejorar parámetros agro-productivos en el cultivo de rábano.Ítem Acceso Abierto Herramienta de visualización para la sistematización de Indicadores de Evaluación de Calidad en los programas de posgrado. Caso: Universidad Politécnica Estatal del Carchi.(UPEC, 2024-08) López Nasamues, Andy MauricioEsta investigación propone una herramienta de visualización para sistematizar los indicadores de calidad en la evaluación de los programas de posgrado en la Universidad Politécnica Estatal del Carchi, utilizando un enfoque cuantitativo basado en el modelo genérico del Consejo de Aseguramiento de la Calidad de la Educación Superior. El estudio requirió de bases de datos recopiladas entre febrero de 2022 y febrero de 2023, que incluyen variables sobre cohortes, cuerpo docente, títulos académicos y estudiantes, entre otros. Se realizó un análisis exploratorio de datos que permitió identificar y tratar valores faltantes mediante imputación considerando un 5%. Para analizar la relación entre variables, se aplicó la correlación de Pearson y Spearman, y los indicadores del cuerpo académico se calcularon conforme al modelo del CACES. Los datos se procesaron en R y RStudio y, se importaron a Power BI para diseñar tableros de control, siguiendo prototipos desarrollados en Figma. Los resultados revelaron que tres de cinco cohortes alcanzaron el umbral deseado del 90% de satisfacción en los indicadores del criterio de cuerpo académico. Se puede concluir que, el diseño de un tablero de control en Power BI ofrece una herramienta eficaz para visualizar y evaluar los indicadores de calidad de los programas de posgrado en la UPEC, facilitando la toma de decisiones informadas y la identificación de áreas críticas que requieren mejoras para alcanzar los estándares de calidad esperados.Ítem Acceso Abierto Predicción del rendimiento académico en estudiantes universitarios con base en datos sociodemográficos(UPEC, 2024-01) Kevin Andrés, Chamorro CupueránEste estudio se centra en la predicción del rendimiento académico de estudiantes universitarios de primer semestre en la Universidad Yachay Tech, Ecuador, durante el periodo 2014-2023, fundamentándose en datos sociodemográficos proporcionados por la institución. La investigación es de enfoque cuantitativo y de tipo correlacional. Se utiliza la metodología de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD), con el objetivo de mejorar la precisión en la predicción del rendimiento académico, se incorporó la regresión logística junto con las técnicas de regularización Lasso y Ridge. Los resultados demuestran que los modelos predictivos basados en regresión logística con penalizaciones Lasso y Ridge, anticipan el rendimiento académico utilizando datos sociodemográficos. La potencialidad de tales modelos permite la identificación temprana de estudiantes, que podrían beneficiarse de intervenciones adicionales hasta la reestructuración de enfoques pedagógicos. Esta fusión de técnicas permitió identificar las variables sociodemográficas con el mayor impacto predictivo en el rendimiento académico. La combinación de estas estrategias impulsa la calidad de la Educación Superior en Ecuador y reduce las tasas de deserción académica.Ítem Acceso Abierto Incidencia de la meteorología en la calidad del aire antes, durante y después de la pandemia COVID-19 en Quito – Ecuador(UPEC, 2023-12) Escobar Tibán, Pablo NeptalíQuito está situada en un valle interandino rodeado de montañas, ello la convierte en una ciudad vulnerable a la contaminación atmosférica; su elevada altitud afecta la calidad del aire volviéndolo más fino disminuyendo la dispersión de contaminantes. La presente investigación evalúa la relación entre la calidad del aire y las variables meteorológicas, para la comprensión de la situación ambiental antes, durante y después del COVID-19 en la ciudad de Quito – Ecuador. Se utilizaron bases de datos de las estaciones de control meteorológico repartidas por la ciudad, que incluyen parámetros de la calidad del aire, como material particulado, ozono, dióxido de nitrógeno, monóxido de carbono y dióxido de azufre. Los datos recogidos desde enero del 2019 hasta enero de 2023 fueron procesados mediante el software estadístico R-Studio. Se estableció la correspondencia entre variables utilizando: la Correlación de Pearson, de Spearman y la Teoría Cópula. El estudio se realizó en tres momentos específico. El análisis de tendencia determinó que únicamente hay dos momentos definidos; antes y desde el inicio de la situación de pandemia en Ecuador. El descenso de la contaminación al inicio de las paralizaciones fue efímero debido al auge de empresas de plásticos, transporte y materiales del hogar, entre otros, que han empeorado la situación ambiental. De ello se destaca la influencia estadísticamente significativa que tiene la radiación solar “positiva” y la velocidad del viento “negativa” en la calidad del aire. La Regresión Lineal Múltiple fue el método más eficaz en la predicción de la calidad del aire y se validó mediante RMSE, MSE, MAE y R-cuadrado basándose en datos meteorológicos.
