Examinando por Autor "Martínez Flórez, Guillermo"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis estadístico de diseños experimentales con apoyo computacional
    (23-07-13) Palencia Pretelt, Ana Maria; Martínez Flórez, Guillermo
    This work seeks to implement the statistical analysis of experimental designs with computational support through the R Statistical software. For the respective analysis of these designs we will use the libraries ExpDes, easyanova, among others, which contain a large number of packages that will help us with the main objective of this work. With this computational implementation, several examples will be made, which will be reflected in a free access blog, so that all the community that needs this information can access it and can use it for the respective analysis of an experimental design that is presented to them in a real situation.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Distribuciones de probabilidad asimétricas para datos multimodales: teoría, extensiones y aplicaciones
    (Fondo Editorial - Universidad de Córdoba, 2022-10-25) Martínez Flórez, Guillermo; Tovar Falón, Roger; Ramírez Montoya, Javier
    La distribución normal ha sido ampliamente utilizada para modelar una gran variedad de variables de interés científico debido a que este modelo proporciona la base para la inferencia estadística clásica debido a su relación con el teorema del límite central. En aplicaciones del área científica tales como la biología, ciencias económicas y medicina, entre otras, se hacen suposiciones de normalidad que muchas veces se alejan de la realidad de los datos estudiados, conllevando a errores en el proceso de estimación e inferencia. Uno de estos casos se presenta cuando trabajamos con datos asimétricos o de colas pesadas y una solución comúnmente usada para este tipo de problemas consiste en reparametrizar o transformar las variables en estudio, lo cual puede acarrear dificultades de interpretación. En las últimas décadas varios autores han introducido familias de distribuciones que permiten modelar variables con diferentes grados de asimetría. Una de las más reconocidas corresponde a la distribución normal-sesgada propuesta por Azzalini (1985). Esta distribución es una extensión de la normal, y es útil para modelar estructuras asimétricas presente en los datos; no obstante, tiene el problema de que su matriz de información es singular cuando su parámetro de asimetría es cercano a cero, además, existe dificultad para la estimación de este parámetro. Durrans (1992) introdujo la distribución de estadísticas de orden (llamada también alfapotencia), generando un modelo base para la creación de distribuciones que permitan ajustar datos asimétricos. Esta distribución sirvió como soporte fundamental para la solución del problema presentado por la matriz de información de la distribución normal-sesgada, ya que, posee matriz de información no singular para el caso normal (distribución normal-potencia) para valores cercanos a uno en el parámetro de asimetría. Las distribuciones normal-sesgada de Azzalini (1985) y normal-potencia de Durrans (1992), aunque modelan datos con presencia alta (o baja) de asimetría y/o curtosis, solo ajustan conjuntos de datos cuya forma es unimodal, es decir, no son una buena elección para modelar datos bimodales o multimodales. Propuestas para modelar conjuntos de datos con forma bimodal han sido estudiadas por varios autores. Elal-Olivero (2010) presenta la distribución bimodal normal, la cual provee una excelente herramienta para el estudio de variables con dos máximos en el soporte, aun así, esta distribución solo ajusta estructuras bimodales simétricas. Para el caso de datos asimétricos.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Estudio de impacto y seguimiento de los egresados de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Córdoba-Colombia
    (Fondo Editorial - Universidad de Córdoba, 2024-05-24) Martínez Flórez, Guillermo; Robles González, Juana; Morales Rivera, Mario
    Esta investigación se enmarcó en un enfoque cuantitativo, siendo un estudio no experimental de tipo descriptivo. La población de estudio estuvo conformada por los egresados de la Universidad de Córdoba de los periodos académicos de 2010 a 2021, y los empresarios de empresas donde laboran los egresados de los pregrados asociados a las facultades en mención. Para la realización de este estudio se construyó un directorio telefónico partiendo de la base de datos entregada por la Oficina de Atención al Egresado de la Universidad de Córdoba. Dicho directorio estuvo conformado por los egresados que se encontraron en esta base de datos y además se pudieron contactar por algún medio (correo electrónico, teléfono, redes sociales, etc.). Los egresados que se contactaron suministraron información sobre sus empleadores, lo que permitió construir la base de datos de empleadores, insumo utilizado como directorio
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    PublicaciónAcceso abierto
    Estudio de seguimiento a egresados de la Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad de Córdoba
    (Fondo Editorial - Universidad de Córdoba, 2024-05-23) Martínez Flórez, Guillermo; Robles González, Juana; Morales Rivera, Mario
    Este libro detalla los hallazgos del proyecto de Impacto De Egresados de los Programas de las Facultades de Ingenierías, Medicina Veterinaria y Zootecnia y de Ciencias Económicas; Jurídicas Y Administrativas (código PEFCB-01-21). Este proyecto representa el segundo estudio de impacto realizado para los programas de esta facultad, sucediendo al estudio realizado en 2003 por el PNUD. Un logro significativo de este estudio es la creación de la Oficina de Atención al Egresado, adscrita a la Vicerrectoría de Investigación y Extensión. Los resultados de la investigación abarcan el perfil socioeconómico y sociodemográfico de los egresados de la Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad de Córdoba, sus campos de acción, procesos de inserción laboral, nivel de satisfacción con la formación recibida y la evaluación de competencias adquiridas. Además, se analizan indicadores como las tasas de participación laboral y desempleo, y la relación entre la actividad laboral de los egresados y su formación académica. La investigación también considera aportes específicos de ciertas comunidades (indígenas, afrodescendientes, mestizos, personas con discapacidad) y la contribución de los egresados al desarrollo regional en áreas como la academia, la investigación y la extensión
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelos de regresión con aplicaciones en R
    (Fondo Editorial - Universidad de Córdoba, 2024-12-18) Martínez Flórez, Guillermo; Arrieta Arrieta, Clarena; Barrera-Causil, Carlos Javier
    Los modelos de regresión son una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre variables. Se adapta a una amplia variedad de situaciones, por ejemplo, en la investigación social, los modelos de regresión se utilizan para predecir un amplio rango de fenómenos, desde medidas económicas hasta diferentes aspectos del comportamiento humano, también en otros campos como la medicina, la ingeniería, la biología, la informática entre otros; en el caso de una sola variable independiente (regresión simple) y para más de una variable independiente (regresión múltiple).