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Estimación de percentiles mediante el software r-project

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dc.contributor.advisorMartínez Flórez, Guillermo
dc.contributor.advisorBarón Cárdena, Jorge
dc.contributor.authorSánchez Medrano, Dayana
dc.contributor.juryTovar-Falón, Roger
dc.contributor.juryMorales Rivera, Mario Alfonso
dc.date.accessioned2024-07-11T13:06:39Z
dc.date.available2024-07-11T13:06:39Z
dc.date.issued2024-07-10
dc.description.abstractLa 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.spa
dc.description.abstractThe estimation of percentiles is an uncommon procedure, which means that there is not much information about the application for the different sampling strategies, which is why, using the median estimation strategy, proposed in Sarndal et al. (1992), and some functions of the ProbSamplingI package of the R-project software, the programming of a code in R is proposed to carry out the estimation of percentiles and confidence intervals of such parameters for different sample designs, such as random sampling. Simple without replacement and with replacement (MAS and MCR), systematic sampling, also of those sampling designs with probabilities proportional to size such as the PPT and PiPT and in two-stage sampling. The creation of these codes is very important, since the estimation of these parameters would be obtained immediately, without the user having to manually calculate these estimates.eng
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameEstadístico(a)
dc.description.modalityTrabajos de Investigación y/o Extensión
dc.description.tableofcontentsResumenspa
dc.description.tableofcontentsIntroducciónspa
dc.description.tableofcontentsAgradecimientosspa
dc.description.tableofcontents1. Planteamiento del problemaspa
dc.description.tableofcontents1.1. Descripción y formulación del problemaspa
dc.description.tableofcontents1.2. Justificaciónspa
dc.description.tableofcontents1.3. Objetivosspa
dc.description.tableofcontents1.3.1. Objetivo generalspa
dc.description.tableofcontents1.3.2. Objetivos específicosspa
dc.description.tableofcontents2. Marco Teóricospa
dc.description.tableofcontents2.1. Antecedentesspa
dc.description.tableofcontents2.2. Marco conceptualspa
dc.description.tableofcontents2.2.1. ¿Qué son los percentiles?spa
dc.description.tableofcontents2.2.2. ¿Qué es estimación?spa
dc.description.tableofcontents2.2.3. ¿Qué es la media?spa
dc.description.tableofcontents2.2.4. Media ponderadaspa
dc.description.tableofcontents2.2.5. Varianza poblacionalspa
dc.description.tableofcontents2.2.6. Población finitaspa
dc.description.tableofcontents2.2.7. Muestraspa
dc.description.tableofcontents2.2.8. Muestra aleatoria sin reemplazospa
dc.description.tableofcontents2.2.9. Muestra aleatoria con reemplazospa
dc.description.tableofcontents2.2.10. Diseño de muestreospa
dc.description.tableofcontents2.2.11. Probabilidad de inclusiónspa
dc.description.tableofcontents2.3. Estrategias muestralesspa
dc.description.tableofcontents2.3.1. Muestreo probabilísticospa
dc.description.tableofcontents2.3.2. Muestreo aleatorio simple sin reemplazo (MAS)spa
dc.description.tableofcontents2.3.3. Muestreo aleatorio simple con reemplazo (MCR)spa
dc.description.tableofcontents2.3.4. Muestreo sistemático (SIS)spa
dc.description.tableofcontents2.3.5. Muestreo PPTspa
dc.description.tableofcontents2.3.6. Muestreo π-PTspa
dc.description.tableofcontents2.3.7. Muestreo de conglomeradosspa
dc.description.tableofcontents2.3.8. Muestreo aleatorio simple de conglomeradosspa
dc.description.tableofcontents2.3.9. Muestreo multietápicospa
dc.description.tableofcontents2.3.10. Muestreo en dos etapasspa
dc.description.tableofcontents2.3.11. Diseño en r-etapasspa
dc.description.tableofcontents2.3.12. Estimación de percentilesspa
dc.description.tableofcontents2.3.13. Intervalos de confianzaspa
dc.description.tableofcontents3. Metodologíaspa
dc.description.tableofcontents3.1. Plan de trabajospa
dc.description.tableofcontents3.2. Herramientasspa
dc.description.tableofcontents4. Aplicación sobre la estimación de percentilesspa
dc.description.tableofcontents4.1. Estimación de la mediana poblacionalspa
dc.description.tableofcontents4.1.1. Ejemplo de la estimación de la mediana poblacional:spa
dc.description.tableofcontents4.2. Aplicación bajo diferentes diseños de muestreo probabilístico de elementos.spa
dc.description.tableofcontents4.3. Aplicación bajo el diseño de muestreo de conglomeradosspa
dc.description.tableofcontents4.3.1. Diseño MASCspa
dc.description.tableofcontents4.4. Aplicación bajo el diseño de muestreo bietápico.spa
dc.description.tableofcontents5. Resultadosspa
dc.description.tableofcontents5.1. Estructura de la función.spa
dc.description.tableofcontents5.2. Aplicación de la función pk.Estimation.spa
dc.description.tableofcontents5.2.1. Aplicación de la función pk.Estimation para estrategias de muestreo probabilístico de elementos.spa
dc.description.tableofcontents5.2.2. Aplicación de la función pk.Estimation para diseños de muestreo de conglomerados.spa
dc.description.tableofcontents6. Conclusión y Recomendaciones.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad de Córdoba
dc.identifier.reponameRepositorio Universidad de Córdoba
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unicordoba.edu.co
dc.identifier.urihttps://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8375
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Córdoba
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Básicas
dc.publisher.placeMontería, Córdoba, Colombia
dc.publisher.programEstadística
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dc.rightsCopyright Universidad de Córdoba, 2024
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.keywordsPercentiles
dc.subject.keywordsEstimation
dc.subject.keywordsSampling strategies
dc.subject.keywordsProbSamplingI
dc.subject.keywordsTwo-stage sampling
dc.subject.proposalPercentiles
dc.subject.proposalEstimación
dc.subject.proposalEstrategias muestrales
dc.subject.proposalProbSamplingI
dc.subject.proposalMuestreo bietápico
dc.titleEstimación de percentiles mediante el software r-projectspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication
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