Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Un modelo Fay-Herriot espacial para la predicción del porcentaje de niños con anemia y riesgo de retraso del crecimiento en distritos no encuestados y en distritos con pocas observaciones disponibles(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-02-24) Haro Abanto, Marcial Eduardo; Sikov, AnnaLa presente tesis tiene como objetivo realizar predicciones del nivel de prevalencia de anemia y riesgo de retraso del crecimiento en niños menores de 5 años, en distritos encuestados con observaciones faltantes y distritos no encuestados con niveles de pobreza mayor a 55% del país, con datos de la Encuesta Demográfica de Salud Familiar (ENDES) para el año 2019 y el censo nacional del 2017. Para alcanzar este objetivo se hace uso del modelo Fay-Herriot y su variante espacial. Este modelo permite obtener estimaciones fiables en dominios en los cuales el diseño muestral no tiene un nivel de inferencia aceptable. El uso de variables auxiliares obtenidas del censo a nivel de distrito permite implementar el modelo Fay- Herriot, obteniendo predicciones con un error de estimación menor a las estimaciones muestrales. En el caso de la variante espacial del modelo Fay-Herriot, este incluye correlaciones entre los efectos aleatorios de áreas vecinas. Además, se estima el error cuadrático medio de las predicciones obtenidas mediante los métodos de bootstrap paramétrico y no paramétrico. Los resultados muestran que los distritos de los departamentos de Puno, Cusco y Huancavelica tienen indicadores de anemia en niños menores de 5 años que superan el 48.5% en tanto que los distritos de los departamentos de Puno, Huancavelica y Tacna tienen indicadores de riesgo de retraso del crecimiento en niños menores de 5 años por encima del 45.5 %.Ítem Texto completo enlazado Aplicación del modelo de espacio de estados con errores correlacionados a la tasa de desempleo en Perú(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-25) Visa Flores, Rafael; Sikov, AnnaEn este trabajo se presenta los modelos de espacio de estados con errores correlacionados, propuesto por Pfeffermann y Tiller (2006), aplicado a datos reales de la tasa de desempleo para Lima Metropolitana, cuya información es recolectada mediante la Encuesta Permanente del Empleo - EPE por el Instituto Nacional de Estadística e Informática. Estos modelos permiten dar tratamiento a series de tiempo con errores de medición correlacionados, la estimación de los componentes del modelo se realiza mediante el algoritmo recursivo de Pfeffermann y Tiller, y cuando los errores son independientes se utiliza el algoritmo recursivo del filtro de Kalman. Se realizó un estudio de simulación con series de tiempo con errores correlacionados con el objetivo de comparar las predicciones obtenidas con el algoritmo del filtro de Kalman y el algoritmo de Pfeffermann y Tiller, resultando este último con menores errores de predicción. Con la finalidad de comparar la aplicación del modelo de espacio de estados con errores correlacionados con una metodología muy conocida como el desarrollado por Box and Jenkins, se ajustó los datos de la tasa de desempleo a un modelo ARIMA, se comparó las predicciones de ambos modelos con las verdaderas observaciones, donde los errores de las predicciones fueron similares, sin embargo, el menor error cuadrático medio se obtuvo con el modelo de espacio de estados con errores correlacionados.