B.F. Estadística

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Restringido
Ajuste de modelos de Machine Learning para pronosticar el ausentismo de usuarios en una IPS
(Universidad de Córdoba, 2024-07-10) Padilla Avila, Estefani Esther; Cochet Tirado, Brayan Said; Morales Rivera, Mario Alfonso; Perez Cantero, Kevin Luis; Caicedo Castro, Isaac Bernardo; Correa Vanegas, Emelis; Ruiz Sárez, Juan Camilo
La falta de asistencia a citas médicas programadas se refiere a la situación en la que los usuarios de una empresa de servicios de salud no se presentan a su cita acordada. Esta problemática puede estar influenciada por diversos factores, tales como la edad del paciente, el tipo de cita, el perfil socioeconómico, el lugar de residencia entre otros El ausentismo a las consultas médicas tiene importantes implicaciones para la entidad prestadora del servicio, tanto en términos de costos como de eficiencia. Por lo tanto, es crucial poder estimar la probabilidad de que los usuarios de una institución prestadora de salud (IPS) no se presenten a la cita previamente programada, para proponer soluciones efectivas basadas en esta información. En esta ponencia se presentarán los resultados del entrenamiento de modelos de Machine Learning (ML) para clasificar a los usuarios de la IPS según el riesgo de no asistir a una cita médica previamente programada, considerando algunas características tanto del paciente como de la cita. Además, explica una estrategia de sobre agendamiento de citas basadas en las predicciones hechas por los modelos, que brinde confianza a la IPS para administrar de manera más eficiente la programación de la agenda de los médicos, lo que a su vez contribuirá a la reducción de costos y aumento de la eficiencia de la organización. Esta aplicación de los modelos de ML proporciona una oportunidad para que la empresa optimice la asignación de citas, reduciendo el ausentismo y lo cual se vería reflejado en una atención más oportuna para los afiliados a esta entidad, con tiempos de espera más cortos al solicitar los servicios.
Embargo
Análisis comparativo del desempeño de modelos de series de tiempo tradicionales, redes neuronales artificiales y modelos híbridos para pronosticar los casos por infecciones respiratorias agudas (IRA) en la ciudad de Montería
(Universidad de Córdoba, 2023-12-07) Moreno Santamaría, Iván Josué; Varilla Mendoza, Fernando Arturo; Cogollo Flórez, Myladis Rocío; Bru Cordero, Osnamir Elias; Robles González, Juana Raquel
En este trabajo investigativo, se ha llevado a cabo el modelado de los casos de IRA en la ciudad de Montería en el periodo 2012-2023 presentados por semana epidemiológica, mediante tres diferentes técnicas de pronóstico: Series de tiempo tradicionales, redes neuronales artificiales y modelos híbridos, con el objetivo de comparar sus desempeños y encontrar la metodología que mejor modela los datos. Para ello, se consideraron cinco horizontes de pronóstico: 52, 35, 17, 9 y 4 semanas epidemiológicas, donde el primer horizonte corresponde al periodo de la serie y los cuatro valores restantes corresponden a horizontes que se han sido sugeridos en la literatura para datos similares a los aquí analizados (véase por ejemplo Becerra et al. (2020), Cogollo et al. (2021)). Se encuentra que el desempeño de las tres técnicas de pronóstico consideradas en este estudio, mejora a medida que se incrementa la cantidad de datos para entrenar el modelo. Con respecto a los modelos tradicionales el más adecuado para modelar los casos de IRA es el modelo autorregresivo integrado de media móvil estacional (SARIMA) debido a la presencia de tendencia y estacionalidad. Por otra parte, se evidencia que el modelo de redes neuronales artificiales es el que presenta mejores resultados, en los distintos horizontes, en términos de la calidad del pronóstico. Adicionalmente, se demuestra que el uso de una metodología híbrida no mejora la calidad del pronóstico de los casos de IRA hallados con el modelo autorregresivo integrado de media móvil (ARIMA) y SARIMA. Se demuestra que es posible emplear los datos históricos reportados de los casos de IRA para proporcionar información estadística verídica a las entidades de salud en la ciudad de Montería, que pueda apoyar la elaboración del organigrama de prevención y control de la enfermedad.
Acceso abierto
Análisis de datos funcionales: teoría y aplicaciones
(Universidad de Córdoba, 2024-07-11) Callejas Bonolis, Karen Yulieth; Morales Ospina, Victor Hugo; Tovar Falon, Roger de Jesús; Meledez Surmay, Rafael
El propósito de esta investigación fue presentar la teoría estadística empleada para el análisis de datos funcionales a través de una revisión exhaustiva de la literatura. Además, se demostró su aplicación en datos concretos relacionados con la calidad del aire en Santiago de Chile y los índices de precios al consumidor en Colombia. El análisis de datos funcionales permite capturar la dinámica y estructura de dependencia de los datos, a diferencia de los métodos tradicionales que se basan en observaciones discretas. Las bases de Fourier y Spline fueron los dos métodos utilizados para las bases de funciones. Para cada aplicación, se seleccionó la base que permitió un ajuste de datos más efectivo, teniendo en cuenta un menor error cuadrático medio (RMS). Además, para demostrar un posible complemento entre estas dos metodologías, se presenta una introducción de algunas técnicas de series temporales para modelar la dinámica de los datos junto con los procedimientos de análisis de datos funcionales. Los resultados de estos métodos muestran resultados significativos sobre los índices de precios al consumidor y la calidad del aire. En Santiago de Chile, las concentraciones de PM2.5 y PM10 superan los límites recomendados por la OMS debido a las fuentes locales de contaminantes y los cambios estacionales. Por otro lado, se puede observar en la base de datos de la inflación en Colombia que durante los años 2016 y 2017 el país experimentó su nivel más alto de inflación. El análisis de regresión funcional muestra patrones interesantes en la variación del PM10 a lo largo del tiempo. El análisis de series de tiempo muestra una disminución en los niveles de PM2.5 en Santiago de Chile para diciembre de 2016. El análisis estadístico mejora con la integración de estas dos técnicas en los datos.
Restringido
Análisis de la deserción estudiantil en los programas Licenciatura en Educación Física, Recreación y Deportes, y Matemáticas de la Universidad de Córdoba, desde un enfoque de género
(Universidad de Córdoba, 2024-07-10) Velasquez Arteaga, Carolina; Morales Ospina, Víctor Hugo; Cogollo Flórez, Myladis; Robles González, Juana Raquel
La deserción universitaria impacta directamente a la institución, al individuo y a la sociedad en general, ya que puede afectar la economía local y nacional al reducir el número de trabajadores calificados disponibles y limitar el potencial de innovación y desarrollo económico del país o la región. Este y otros motivos generan la importancia de estudiar e investigar las razones más relevantes por las cuales un estudiante decide abandonar su proceso educativo. En este estudio se analiza la deserción estudiantil en los programas de Licenciatura en Educación Física, Recreación y Deportes, y Matemáticas de la Universidad de Córdoba, Colombia, desde un enfoque de género. El objetivo es identificar los principales factores asociados a este fenómeno desde una perspectiva de género. Se consideran dos tipos de deserción: la deserción definitiva y la deserción por programa. Para esto, se emplean modelos de regresión logística binaria con el fin de examinar las relaciones entre los diferentes tipos de deserción y variables sociodemográficas, incluyendo el sexo como factor. Entre los resultados más relevantes, se destaca que el factor sexo no mostró significancia en ninguno de los ajustes realizados. Sin embargo, en algunos casos se observó una mayor probabilidad de deserción entre las mujeres en comparación con los hombres. El promedio académico surgió como una de las variables más influyentes en este fenómeno, demostrando significancia en ambos tipos de deserción. Además, en la mayoría de los ajustes realizados para ambos tipos de deserción, las mismas variables resultaron significativas.
Acceso abierto
Análisis de la Implementación de la Política de Bilingüismo de la Universidad de Córdoba como Estrategia de Enseñanza del Idioma Inglés
(Universidad de Córdoba, 2023-11-16) Huertas Madrid, Martha Liliana; Tovar-Falón, Roger; Jerez Rodríguez, Sonia María
Este trabajo se enfoca en evaluar la estrategia aplicada en el Plan Institucional de Bilingüismo (PLIB) de la Universidad de Córdoba y dar a conocer una metodología estadística para medir el impacto en la Facultad de Educación y Ciencias Humanas, a través de la metodología del PLIB para reforzar el nivel de inglés de cada estudiante. El estudio se dio bajo un enfoque cuantitativo con un diseño cuasiexperimental, con un Pretest y un Post test. En una misma población donde es intervenida por la estrategia planteada en el PLIB. El análisis se llevó a cabo mediante el Software R versión 4.3.1 y Microsoft Excel licencia institucional, con el uso de pruebas de hipótesis, modelo de regresión logístico y análisis de correspondencias. Entre los resultados obtenidos en el pretest se observó que la población obtiene un bajo nivel de inglés, mientras que en el post test la población mejoró luego de su participación en el PLIB, así mismo se encontró que variables como el nivel de esfuerzo, el sexo, el tipo de institución están asociadas al nivel de inglés obtenido por el estudiante. Todo esto permitió concluir que luego ser intervenido con la estrategia del PLIB alcanzaron mejor nivel de inglés.
Acceso abierto
Análisis de series temporales para pronosticar los casos de dengue en el departamento de Córdoba
(2023-08-18) Medina Segovia, Ever; Cogollo Flórez, Myladis Rocío
Este trabajo propone una estrategia de modelado para predecir la tasa de incidencia del dengue en el Departamento de Córdoba por cada 100.000 habitantes, teniendo en cuenta el impacto de variables exógenas. Se usaron los datos de los casos de dengue, precipitación y humedad relativa, reportados desde el año 2007 hasta el 2021, por periodo epidemiológico. En el ajuste del modelo de series de tiempo, se utiliza la combinación del enfoque de validación cruzada y la metodología de Box-Jenkins. Además, se muestra que al incluir las variables humedad relativa y precipitación, como exógenas, se encuentra que el mejor modelo es el SARIMAX(1, 1, 1)(0, 0.1)[13], quién presenta los resultados de desempeño más consistentes en los conjuntos de entrenamiento y prueba de todos los modelos ajustados.
Acceso abierto
Análisis en fase I y fase II de una carta EWMA con límites de control dinámicos para monitorear datos basados en la distribución Birnbaum-Saunders
(Universidad de Cordoba, 2024-07-10) Buelvas Pestana, Luis Miguel; Morales Ospina, Víctor; Martínez Flórez, Guillermo; Morales Rivera, Mario Alfonso; Cogollo Flórez, Miladis Rocío
Spa: En el monitoreo de procesos se distinguen claramente dos fases: Fase I y Fase II. La Fase I sirve para estabilizar el proceso y estimar parámetros, principalmente, y resulta fundamental para lograr un eficiente monitoreo del proceso en Fase II, la cual se encarga del monitoreo en linea una vez cumplida la Fase I. Con frecuencia, la distribución del estadístico con el cual se hace el monitoreo del proceso, es conocida, sin embargo, en algunos casos, la distribución del estadístico de monitoreo es desconocida. Una alternativa en estos casos, es el uso de procedimientos Bootstrap, sin embargo, las cartas construidas bajo esta metodología, han mostrado algunas deficiencias en su desempeño en Fase I. En este trabajo se propone una carta de control tipo EWMA con límites dinámicos para monitorear la media de datos Birnbaum-Saunders (BS) agregados y se estudia su desempeño en Fase I y Fase II, usando como criterio sus límites de control, las desviaciones estándar de los mismos y la longitud promedio de corrida (ARL); de lo cual, se encontró que de manera general la carta propuesta funciona mucho mejor a la carta establecida para el monitoreo de un proceso que siga una distribución Birnabum-Saunders.
Acceso 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.
Acceso abierto
Aplicación para la deserción en la Universidad de Córdoba
(Universidad de Córdoba, 2024-08-12) López Montiel, Joyne; Morales Rivera, Mario Alfonso; Mario Alfonso Morales Rivera
El proyecto consiste en una aplicación diseñada para predecir estudiantes con alto riesgo de deserción en la Universidad de Córdoba, utilizando modelos de machine learning. La aplicación también incluye un módulo de estadísticas descriptivas y análisis de tasas de deserción, proporcionando una visión detallada del comportamiento de la población estudiantil. Esto permite a los administradores identificar patrones y tendencias, facilitando la toma de decisiones informadas para implementar estrategias efectivas de retención estudiantil. Además, la aplicación ofrece una interfaz interactiva para explorar datos y resultados de manera accesible y comprensible para los usuarios.
Acceso abierto
Background sobre el estudio de potencia y sensibilidad para dieciséis pruebas de normalidad a diferentes niveles de No normalidad
(5.2.1. Bajo el método de estimación de Fleishman . . . . . . . . . . . . . . . . . 69, 2021-06-25) Zumaqué Ballesteros, Antonio Elías; Bru Cordero, Osnamir Elias; Rojas Mora, Jessica María
En estudios donde se requiere un rigor académico, las pruebas de normalidad son fundamentales puesto que de esto depende una decisión muy fuerte, el cual hace relación a usar métodos paramétricos, de lo contrario no sería posible. las pruebas de normalidad se puede clasificar según los siguientes aspectos: momento, distribución empírica, especificación y correlación. Este trabajo estudia y compara la sensibilidad y potencia de las dieciséis pruebas de normalidad; Agostino Pearson [DK], Jarque Bera [JB], Robusta de Jarque Bera [RJB], Bonett-Seier [BS], Bontemps-Meddahi [BM1BM2], Sesgo [SK], Curtosis [KU], Lilliefors[LL], Anderson Darling [AD], Snedecor Cochran [CS], Chen Ye [G], Brys-Hubert-Struyf MC-MR [BH], Shapiro-Wilk [SW], Shapiro-Francia[SF], Doornik-Hansen [DH] y Brys-Hubert-Struyf-Bonett-Seier [BHBS]. Las comparaciones de la sensibilidad y la potencia de estas dieciséis pruebas se obtuvieron mediante simulación de Monte Carlo de datos generados a partir del sistema de contaminación de Fleishman, el cual da vía a escenarios de no normalidad y la clasificación de diez distribuciones con un alejamiento de la normalidad medible. Los resultados de nuestro estudio muestran que las pruebas de normalidad basadas en correlación y regresión Shapiro-Wilk [SW] y Shapiro-Francia [SF] resultan ser mejores que el resto de las demás pruebas, su potencia es mayor, pero solo para muestras no normales grandes y alejamientos fuertes. Para alejamientos moderados las pruebas Agostino Pearson [DK] y la prueba del Sesgo [SK] sobresalen con mayor potencia y alejamientos bajos la prueba Robusta de Jarque Bera [RJB] y la prueba Jarque Bera [JB]. En el caso de las distribuciones simétricas mesocúrticas las pruebas Snedecor Cochran [CS] y Chen-Ye [G] tiene una baja potencia con respecto al resto con una distribución Logistica(9,3).
Embargo
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.
Acceso abierto
DistribuciónWeibull Unitaria Bivariada
(2022-04-20) Páez Martínez, Luis Iván; Tovar Falón, Roger Jesús
Los datos cuya respuesta se encuentran en el intervalo (0,1) tales como proporciones, tasas o índices surgen muchas veces en la investigaciones en diferentes áreas del conocimiento. La proporción de muertes causadas por el tabaquismo, la tasa de incidencia o prevalencia de una determinada enfermedad en una comunidad, el porcentaje de votos a favor de un candidato después de una campaña presidencial, él indice de desarrollo humano en un determinado país y la proporción de los ingresos que se gastan en educación, son algunos ejemplos de este tipo de respuestas. Para modelar este tipo de datos, existen varias propuestas, siendo la distribución beta la más conocida y aplicada en este tipo de situaciones. Entre otras propuestas, se incluyen las distribuciones Kurumaraswamy, Birmbaum-SaundersUnitaria, Weibull Unitaria, Normal-potencia unitaria y gamma unitaria, en cambio, en la teoría de distribuciones existe poca literatura estadística acerca de distribuciones para ajustar datosmultivariados cuyas respuestas se encuentran en el intervalo unitario. En este trabajo, se propone una extensión bivariada de la distribución univariada Weibull unitaria introducida porMazucheli,Menezes y Ghitany. [The Unit-Weibull distribution and Associated Inference. Journal of Applied Probability and Statistics, 13 (2018), págs. 1-22], la cual ha demostrado ser una alternativa viable a las otras distribuciones utilizadas para ajustar datos en el intervalo (0,1). La cópula de Farlie-Gumbel-Morgenstern y la distribución Weibull unitaria se utilizan para producir una distribución bivariada denominada distribución Weibull unitaria bivariada. Se estudian algunas propiedades de la distribución WUB tales como las funciones de: densidad de probabilidad conjunta, distribución acumulada, supervivencia, generadora demomentos, entre otras. En la estimación de los parámetros de la distribución propuesta se considera un enfoque clásico utilizando el método de máxima verosimilitud junto con el método de estimación por inferencia de funciones marginales (Joe, 2005). Para evaluar el desempeño de los estimadores de máxima verosimilitud de los parámetros en la distribución, se realiza un estudio de simulación de Monte Carlo y se presenta una aplicación con un conjunto de datos reales para mostrar la utilidad del modelo.
Acceso abierto
El efecto de la estimación de la matriz de covarianzas en el desempeño de la carta |s|
(2020-07-31) Pérez Sánchez, Maryoris Mairen; Morales Ospina, Víctor Hugo
When designing a control chart, it is usual that the parameters should be estimated from a preliminary sample of observations. Numerous studies have shown the effect that the estimation of the parameters can have on the performance of the control charts. It has been found that only for relatively large preliminary samples, the performance of control charts with estimated parameters can be considered satisfactory, in terms of the rate of false alarms that the chart produces in Phase II. In this work we evaluate the effect of the estimation of parameters on the performance of the |S| chart. For this, the number of preliminary samples and the size of subgroups from which the performance of the chart is considered adequate were determined approximately, finally a model is was adjusted that allows the size of the preliminary sample to be related to the false alarm rate observed. For our study, simulation procedures were used to observe the false alarm rate for different sizes of the preliminary sample.
Acceso abierto
Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para clasificar estudiantes en posibles desertores o no desertores, en programas académicos de la Universidad de Córdoba
(Universidad de Córdoba, 2023-11-10) Hoyos Vega, Jhon Jeiller; Morales Rivera, Mario Alfonso; Pérez Cantero, Kevin Luis
El objetivo de esta investigación se fundamenta en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático supervisado como el de regresión logística, Naive Bayes, gradient boosting y redes neuronales, para clasificar a los estudiantes de los programas de matemáticas y estadística de la Universidad de Córdoba, en el lugar de desarrollo ubicado en Montería, en posibles desertores o no desertores del programa, a partir de información de variables socioeconómicas y académicas de los estudiantes al momento de ingresar, como la edad, el puntaje ICFES en matemáticas, el promedio acumulado ponderado y otras que resultan significativas en los estudios de deserción estudiantil y que se tenían disponibles. El estudio contó con una muestra de 852 estudiantes de estos programas que presentaron matrícula académica durante las cohortes de 2015-1 hasta 2021-2, con lo cual se dispuso de un tamaño de muestra suficiente para el entrenamiento y evaluación de los modelos por medio de la aplicación de validación cruzada. Los principales hallazgos en esta investigación muestran que los cuatro algoritmos considerados alcanzan precisiones similares y por encima del 73 %, evidenciando que la información disponible es suficiente para hacer una buena clasificación de estos estudiantes, entre los que pueden optar por abandonar o no sus estudios universitarios.
Acceso abierto
Estimación de percentiles mediante el software r-project
(Universidad de Córdoba, 2024-07-10) Sánchez Medrano, Dayana; Martínez Flórez, Guillermo; Barón Cárdena, Jorge; Tovar-Falón, Roger; Morales Rivera, Mario Alfonso
La estimación de percentiles es un procedimiento poco común, lo que hace que no se tenga mucha información sobre la aplicación para las diferentes estrategias muestrales, por lo cual, usando la estrategia de estimación de la mediana, propuesta en Sarndal et al. (1992), y algunas funciones del paquete ProbSamplingI del software R-project, se propone la programación de un código en R para llevar a cabo la estimación de percentiles e intervalos de confianzas de tales parámetros para distintos diseños muéstrales, tales como el muestreo aleatorio simple sin reposición y con reposición (MAS y MCR), muestreo sistemático, también de aquellos diseños de muestreo con probabilidades proporcionales al tamaño como el PPT y PiPT y en muestreos bietápicos. La creación de estos códigos es muy importante, ya que se obtendría de manera inmediata la estimación de estos parámetros, sin verse el usuario en la necesidad de realizar manualmente el cálculo de estas estimaciones.
Restringido
Estimación del índice de capacidad de procesos Cpm usando un enfoque prescriptivo
(Universidad de Córdoba, 2024-06-26) Jiménez Peña, Elis Loana; Cogollo Flórez, Myladis Rocío; Morales Ospina, Victor; Arteaga Sierra, Mónica
Los procedimientos industriales requieren de acciones y decisiones efectivas para monitorear y mejorar la calidad de cualquier tipo de producto, manteniendo la competitividad y el cumplimiento de las especificaciones preestablecidas. Los índices de capacidad de procesos son una herramienta empleada para ello, sin embargo, generalmente requieren que se satisfaga el supuesto de normalidad de los datos del proceso, y no se ha abordado un análisis de sensibilidad del efecto que pueden tener cambios en los parámetros claves del proceso sobre el valor del índice. En este estudio se propone un análisis prescriptivo para la estimación del índice de capacidad Cpm cuando los datos del proceso no se distribuyen normalmente. Se consideran métodos de optimización tradicional y heurísticos, junto con optimización no lineal. Con la metodología propuesta se logra identificar, a partir de datos históricos, los valores óptimos de los percentiles que conllevan a obtener un valor del índice Cpm de un proceso capaz. En particular para el conjunto de datos experimental analizado, el cual se puede ajustar a una distribución Gamma, se encuentra que los valores del índice que denotan procesos capaces aumentan a medida que aumenta el parámetro de escala, mientras que el parámetro de forma se mantiene cercano a cero.
Acceso abierto
Estructuras híbridas para el modelado y pronóstico de series temporales: metodologías y aplicaciones.
(2023-02-21) Ballesteros López, Fabiana; Cogollo Flórez, Myladis
Las estructuras híbridas han demostrado ser una buena alternativa para modelar y pronosticar algunas series temporales, en las cuales los modelos tradicionales no presentan un buen desempeño. En este trabajo se realiza una revisión bibliográfica de los estudios reportados en la literatura en el periodo 2000-2018, sobre las tres metodologías híbridas existentes: paralelo, serie, serie-paralelo. A partir de los resultados hallados, se establece la base conceptual de cada metodología, bajo un procedimiento estadístico matemático, y sus respectivos casos de aplicación. Adicionalmente, empleando datos reales se muestra la ganancia en términos de precisión del pronóstico que se obtiene con éstas metodologías, con respecto a los modelos tradicionales.
Acceso 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
Acceso 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
Acceso abierto
Estudio del efecto de la selección de los números triangulares sobre el desempeño de los índices de capacidad de procesos fuzzy
(2022-10-05) Mejía López, Einer David; Cogollo Flórez, Myladis Rocio; Cogollo Flórez, Juan Miguel
La evaluación del grado de cumplimiento de las especificaciones de los procesos de producción, es una labor continua y de interés para distintas industrias para determinar si el proceso es valido en la producción de un articulo bajo ciertos requisitos de calidad prefijados. Para ello, una de las herramientas empleadas son los índices de capacidad de procesos, los cuales permiten evaluar la capacidad de un proceso. Se utilizan varias estadísticas como Cp, Cpk, Cpm y Cpmk para estimar la capacidad de un proceso que en la mayoría de los casos se supone que se tiene una muestra grande con población Normal. Cuando los límites de especificación o los estadísticos no son números concretos, la mejor elección es emplear un enfoque difuso para calcular dichos índices. Se realiza una revisión de la literatura sobre los índices de capacidad de procesos difusos y se encuentra que hasta la fecha, no se han explorado técnicas diferentes a los intervalos de confianza para elegir los números triangulares que intervienen en la construcción de los mismos. En esta investigación se calcula formalmente el Cpm, bajo enfoques distintos de construcción de los números triangulares USL, LSL y T, asumiendo a su vez la imprecisión de la media y dispersión del proceso. Este estudio se realiza vía simulación considerando las distribuciones Log − normal y Gamma debido a la variedad de formas asimétricas sesgadas positivamente y dos conjuntos de datos recolectados durante 27 semanas en la Universidad de Valparaíso-Chile para estudiar el efecto de estas selecciones en el desempeño de dicho índice. Los resultados hallados al examinar las diferentes formas de construcción de los números triangulares usando datos reales, demuestran que este es un enfoque útil y confiable para aplicar en las diferentes industrias.