Examinando por Autor "Morales Ospina, Victor"

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    PublicaciónEmbargo
    Bestmodel: una nueva función en R para evaluar la capacidad predictiva de un modelo
    (Universidad de Córdoba, 2024-12-11) Velásquez Alemán, Elkin David; Cogollo Flórez, Myladis; Morales Rivera, Mario Alfonso; Morales Ospina, Victor
    El objetivo de la investigación se fundamenta en desarrollar una nueva función en R que facilite el cálculo simultáneo y rápido de las métricas para modelos de pronóstico, como series de tiempo, modelos de regresión y redes neuronales, ofreciendo una alternativa más interactiva y fácil de usar. La función fue además comparada con otras herramientas disponibles, resaltando tanto sus ventajas como sus desventajas frente a otras funciones tradicionales, que calculan métricas de manera independiente. La propuesta busca mejorar la experiencia del usuario, permitiendo la automatización de la evaluación de modelos en tan solo pocas líneas de código, optimizando el proceso de análisis, reduciendo el esfuerzo y el tiempo requerido para interpretar los resultados de manera más rápida.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Metodología para la medición de la percepción en investigaciones cualitativas a partir de la construcción de un índice sintético con métodos multivariados
    (Universidad de Córdoba, 2025-06-26) Machado Machuca, Esneider Alfonso; Cogollo Flórez, Myladis; Morales Ospina, Victor
    El estudio de la percepción, entendida como el proceso mediante el cual se organiza e interpreta la información sensorial para darle sentido al entorno, requiere de metodologías que incluyan el manejo de variables cualitativas a nivel individual y grupal (Barker,2008). Para ello se usa frecuentemente la metodología-Q, que consiste en la aplicación de un análisis factorial a la clasificación-Q de las variables cualitativas, con el fin de identificar patrones de pensamiento compartidos entre individuos (Barker, 2008). Sin embargo, esta metodología no permite cuantificar los niveles de percepción, y sus resultados son sensibles a la presencia de multicolinealidad y la interpretación subjetiva de los factores (Millar et al., 2022). En este trabajo se plantea una nueva metodología para analizar las opiniones de una persona sobre un tema. El enfoque propuesto considera la cuantificación de las categorías de las variables usando la escala Likert en términos porcentuales y la distancia entre la respuesta dada por el individuo y un valor ideal. Además, se utiliza análisis de componentes principales para agrupar las nuevas variables y construir un índice sintético global con escala 0-100. La viabilidad de la metodología propuesta es verificada usando información recolectada de 323 estudiantes de grado 9º y 10º de colegios oficiales de los municipios de Tuchín, Chinú y San Andrés de Sotavento, a los cuales se les aplicó una encuesta para examinar su percepción sobre ciencia. Los valores obtenidos por medio del índice global generalizado, mostraron que existe dispersión de este valor entre los estudiantes participantes, evidenciando casos que se pueden denotar como atípicos, ya que sus valores se encuentran muy cercanos a los valores extremos establecidos por la medida sintética. Además, las comparaciones por género muestran que existe diferencia en términos de dispersión, siendo el género femenino el que mayor variabilidad presenta. Se demuestra que la metodología propuesta es un aporte al constructo del conocimiento del análisis de datos cualitativos, porque suple las limitaciones de la metodología-Q y brinda insumos para la aplicación de otras técnicas estadísticas.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Monitoreo de perfiles lineales simples: teorı́a y aplicación
    (Universidad de Córdoba, 2024-12-11) Díaz Osorio, Sebastián Camilo; Morales Ospina, Victor; Martínez Flórez, Guillermo; Herrera Acosta, Roberto José
    Esta monografı́a presenta la teorı́a y los métodos estadı́sticos clásicos para el monitoreo de perfiles lineales simples, analizando y describiendo las metodologı́as utilizadas tanto en la Fase I como en la Fase II del control estadı́stico de procesos, esta teorı́a aunque tradicionalmente se ha aplicado principalmente en calibración, este trabajo aporta gran valor al ilustrar su implementación en un sector poco explorado, como los sistemas de refrigeración industrial. A través del uso del estadı́stico T 2 de Hotelling y haciendo uso de datos simulados, se muestra la idoneidad del monitoreo de perfiles lineales simples para detectar desviaciones en los parámetros clave del proceso de enfriamiento, especı́ficamente en el intercepto (β0 ) y la pendiente (β1 ) del modelo de regresión lineal simple asociado a este campo de estudio, los resultados muestran que esta metodologı́a permite una detección temprana de anomalı́as, permitiendo ser utilizadas para programar el mantenimiento preventivo o correctivo, según la magnitud del cambio, y ası́ garantizar la calidad y seguridad del sistema. Con esta aplicación, se contribuye a ampliar el alcance del monitoreo de perfiles lineales simples, ofreciendo una herramienta eficaz para el control estadı́stico de procesos en el sector de la refrigeración industrial, donde previamente se han realizado pocas investigaciones en este ámbito.