Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Modelo de regresión Dirichlet bayesiano: aplicación para estimar la prevalencia del nivel de anemia infantil en centros poblados del Perú
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-03-29) Andrade Chávez, Francisco Mauricio; Quiroz Cornejo, Zaida Jesús
    La anemia es una afección causada por un bajo nivel de hemoglobina en la sangre causada principalmente por un déficit en el consumo de hierro. En el Perú, es un problema de salud pública y nutrición principalmente en niñas y niños menores de cinco años, por ello el Instituto Nacional de Estadística (INEI) realiza una prueba para determinar anemia en niñas y niños a través de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES). En esta encuesta se clasifica los niveles de anemia como severa si es menor a 7,0 g/dl, moderada si está entre 7,0 y 9,9 g/dl o leve si varía entre 10,0 y 11,9 g/dl. En este contexto, en esta tesis se propone aplicar el modelo de regresión de Dirichlet para estimar la prevalencia de los niveles de anemia infantil a nivel de centros poblados en el año 2017. Se propone estimar los parámetros usando inferencia bayesiana, a través del método Halmitoniano de Monte Carlo (HMC) usando Rstan. El modelo propuesto también permite identificar posibles factores determinantes de la prevalencia de la anemia infantil y tiene el propósito de mejorar las políticas públicas dirigidas a la reducción de la anemia en el país.
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    Regresión espacial cuantílica para variables acotadas entre (0,1)
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-10-26) García Céspedes, Carlos Jeffer; Quiroz Cornejo, Zaida Jesús
    El Perú es un país emergente donde el desarrollo se centra en algunas ciudades y distritos específicos. Esto conlleva a mucha desigualdad económica por ello resulta importante dar seguimiento a la incidencia de pobreza en el país. De acuerdo al nivel de precariedad, la pobreza puede considerarse extrema o no extrema. En este contexto, estudiamos la incidencia de pobreza no extrema a través de un modelo de regresión cuantílica espacial a nivel distrital en la provincia de Lima utilizando la distribución de Kumaraswamy combinada con un efecto espacial intrínseco condicional autorregresivo (ICAR). Para tratar y evaluar la posible confusión espacial entre los efectos espaciales y las covariables de efectos fijos, se considera, también, el enfoque SPOCK (Spatial Orthogonal Centroid \K"orrection). Nuestros modelos pertenecen a la clase de modelos jerárquicos, para los cuales la inferencia se puede realizar utilizando el método de Monte Carlo Hamiltoniano. Por lo tanto, el modelo es computacionalmente factible para grandes conjuntos de datos, puede describir puntos extremos de la distribución de la incidencia de pobreza no extrema e identificar qué factores son importantes en las colas de la distribución de los datos.