La eficiencia en las administraciones locales ante diferentes especificaciones del output

En este trabajo se analizan los niveles de eficiencia de las administraciones locales ante diferentes especificaciones del output, a partir del empleo de la metodología DEA (Data Envelopment Analysis). En concreto, se diferencian tres tipos de modelos: aquellos cuyo output es de producción (cantidad), aquellos otros en los que se incluye la calidad de los servicios, y un tercer modelo en el que se introducen todas las variables. Los resultados obtenidos indican que los niveles de eficiencia son inferiores cuando el output que se incluye en el modelo es de calidad. En términos de producción de los servicios, los ayuntamientos son más eficientes y más semejantes que en calidad. Estos resultados indican que los gestores públicos deberían priorizar aquellas actuaciones encauzadas a mejorar la calidad de los servicios prestados.Administraciones Locales, Análisis Envolvente de Datos, Eficiencia, Calidad y Funciones de Densidad.

Una descripción de empresas de software según uso y producción de software libre y open source (FLOSS-Free/Libre Open source Software)

Fil: Morero, Hernán Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Morero, Hernán Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad (CIECS); Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Fernández, Ana Valentina. Universidad Nacional de Rafaela; Argentina.Fil: Manzo, Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.La aparición del Software Libre y de Código Abierto o Free/Libre Open Source Software (FLOSS) ha modificado las actividades de la cadena de valor de toda la industria del software. Pequeñas y grandes empresas han visto desafiadas sus posibilidades y estrategias de negocios por la expansión de la actividad FLOSS, estimulando muy diversas respuestas en materia organizacional y estrategias de negocios (Dahlander y Magnusson, 2005, Harison y Koski, 2010). No hay empresa productora de software cuya actitud con respecto al uso o producción de FLOSS en su labor productiva sea neutral sobre su desempeño económico e innovativo. Sin embargo, la literatura en economía de la innovación y economía industrial no ha desarrollado una manera de clasificar las empresas de software según su uso y producción de FLOSS, además factible de ser implementada mediante encuestas tecnológicas y económicas. Aparecen de este modo determinadas anomalías en las estadísticas, como ser la virtual invisibilidad de la producción del software libre y sus servicios derivados como actividad productiva dentro del sector de producción de software, la anulación de información de su participación dentro del sector, así como la falta de consideración de ciertas especificidades innovativas que posee la propia actividad del FLOSS (tales como particulares medidas de output de innovación o esfuerzos innovativos no tradicionalmente medidos en las encuestas que siguen los estándares del Manual de Oslo).Por ende, se vuelve necesario contar con criterios para clasificar a las empresas de software en algún tipo de taxonomía, factible de implementarse mediante encuestas, permitiendo distinguir las firmas FLOSS de las que mantienen su núcleo de negocios alrededor del software privativo en distintas intensidades. El presente artículo se propone contribuir a cubrir este vacío, procurando realizar una caracterización de grupos de empresas de software argentina según el uso y producción de FLOSS, a partir de una encuesta de innovación muy reciente (2017).Fil: Morero, Hernán Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Morero, Hernán Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad (CIECS); Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Fernández, Ana Valentina. Universidad Nacional de Rafaela; Argentina.Fil: Manzo, Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Organización Industria

Análisis y modelización de las respuestas de la encuesta "El futuro es ahora"

Fac. de Estudios EstadísticosTRUEunpu

Estadística descriptiva para ingeniería ambiental con SPSS

Este libro tiene como objetivo proporcionar aspectos conceptuales de la estadística descriptiva con aplicaciones en estudios de la Ingeniería Sanitaria y Ambiental. Está diseñado como texto de consulta en cursos de estadística o para el uso de estudiantes o profesionales que desarrollen un estudio o una investigación donde se requiera aplicar técnicas de estadística descriptiva para el análisis de datos y la toma de decisiones. En él se exponen aspectos conceptuales de los principales métodos de la estadística descriptiva en lo relacionado con la organización, presentación, estimación y análisis de indicadores estadísticos aplicados en estudios o investigaciones en la Ingeniería Sanitaria y Ambiental. Este trabajo constituye un aporte al uso de los métodos estadísticos descriptivos, considerando que se han escrito muchos textos sobre métodos estadísticos pero pocos en el ámbito nacional y regional con aplicaciones a la ingeniería Sanitaria AmbientalIntroducción Capítulo 1 Fundamentos de los métodos estadísticos 1.1. Modelos estadísticos 1.2. Aspectos generales del método científico 1.3. Los datos como materia prima de los métodos estadísticos 1.4. Aspectos relacionados con la calidad del dato1.5. Conceptos en la aplicación de los métodos estadísticos 1.6. Estadística descriptiva vs estadística inferencial 1.7. Definición de variables 1.8. Métodos paramétricos y no paramétricos 1.9. Métodos estadísticos por tipo de variable 1.10. Etapas generales en la construcción de un modelo estadístico Capítulo 2 Medidas descriptivas 2.1. Medidas de tendencia central 2.2. Medidas de dispersión Capítulo 3 Distribución de frecuencias 3.1. Distribución de frecuencias univariadas 3.2. Distribuciones bidimensionales de frecuencia Capítulo 4 Medidas y gráficas de posición 4.1. Cuarteles 4.2. Deciles 4.3. Percentiles 4.4. Medidas de dispersión para indicadores de posición 4.5. Representación gráfica de las medidas de posición Capítulo 5 Modelos de regresión 5.1. Modelo de regresión lineal simple 5.2. Supuestos del modelo de regresión lineal simple 5.3. Diagrama de dispersión 5.4. Otros modelos de regresión 5.5. Coeficiente de correlación 5.6. Coeficiente de determinación Capítulo 6 Planeación estadística en un proyecto de investigación 6.1. Objetivos del proyecto 6.2. Descripción del sistema 6.3. Codificación del sistema 6.4. Definición de variables, sitios y frecuencia de muestreo 6.5. Formatos de muestreo 6.6. Flujos de información 6.7. Sistema de información Capítulo 7 Evaluación de sistemas para tratamiento de agua potable 7.1. Estadísticas descriptivas 7.2. Gráficos de medidas, mínimos y máximos 7.3 . Histogramas 7.4. Tablas cruzadas 7.5. Gráficos de frecuencias acumuladas 7.6. Gráficos de frecuencia acumuladas 7.7. Percentiles 7.8. Diagrama de cajas y alambres Capítulo 8 Calidad de aire 8.1. Gráficos de estadísticas descriptivas 8.2. Gráficos de estadísticas descriptivas 8.3. Gráficas de frecuencias acumuladas 8.5. Percentiles 8.6. Contaminación del aire en Ciudad de México Capítulo 9 Calidad de agua en una fuente superficial 9.1. Estadísticas descriptivas 9.2. Presentación gráfica 9.3. Histogramas 9.4. Tablas cruzadas 9.5. Frecuencias acumuladas 9.6. Percentiles Capítulo 10 Instrucciones en SPSS 10.1 Ingresando los datos a SPSS 10.2. Importando archivos de Excel 10.3. Estadísticas descriptivas 10.4. Histograma10.5. Gráfico de frecuencias acumuladas 10.6. Gráficos en tres dimensiones 10.7. Gráficos de barras en tres dimensiones 10.8. Gráfico de tallos y hojas 10.9. Gráfico de cajas y alambres 10.10. Percentiles 10.11. Tablas cruzadas o distribución de frecuencia con dos variables Capítulo 11 Gráficas en Excel 11.1. Gráfico para la medida, desviación estándar y el máximo 11.2. Gráfico para media, máximo y mínimo 11.3. Gráfico de series de tiempo Bibliografí

Desarrollo de perfiles de pacientes afectados por síndrome de túnel carpiano y cefalea tensional mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático

[ES] El Síndrome de Túnel Carpiano (STC) es una de las neuropatías por compresión presentes en el miembro superior más frecuentes en la práctica clínica. La Cefalea Tensional (CT) es el trastorno de cefalea más común en la población. Estas patologías están asociadas a fuertes períodos de dolor, que limitan en gran medida la calidad de vida de los pacientes que las padecen. Se han propuesto diversas técnicas de aprendizaje automático no supervisado con el objetivo de encontrar diferentes perfiles de paciente presentes en los datos. Esto permite encontrar similitudes y diferencias entre los distintos grupos de pacientes, con el objetivo de encontrar patrones de comportamiento. Posteriormente, la comprensión de estos factores que diferencian cada grupo puede ayudar a los médicos a realizar tratamientos personalizados, optimizando los programas terapéuticos. En este estudio, se han empleado dos técnicas de agrupamiento, mapas autoorganizativos (SOM) y agrupamiento espectral, con el objetivo de comprender la relación entre características clínicas, psicológicas, sensitivas y motoras de los dos grupos de pacientes de estudio. Además, se obtuvieron diferentes clústeres de pacientes agrupados según dichas características clínicas, mostrando elementos comunes y diferentes entre los grupos. Las características recogidas de un total de 222 pacientes con STC incluyen duración de los síntomas, intensidad del dolor, función y gravedad de los síntomas, niveles depresivos, fuerza de agarre de pinzamiento de los diferentes dedos con el dedo pulgar, umbrales de dolor por presión (PPT) sobre diferentes zonas, umbrales de dolor por aplicación de calor y frío, además del lado de incidencia del STC y del grado obtenido mediante electromiografía. En cuanto a las características recogidas de un total de 208 pacientes de CT, incluyen tiempo de comienzo de los síntomas, dolor, duración y frecuencia mensual de las cefaleas, umbrales de dolor por presión en diferentes zonas, evaluaciones psicológicas mediante HDI, SF-36, HADS y STAI, umbrales de dolor obtenidos mediante un roller, además del sexo del paciente, y si recibe medicación preventiva y/o tratamiento sintomático. Los SOM han permitido visualizar la correlación entre las distintas variables de ambos conjuntos de datos, mostrando en el caso de STC fuertes asociaciones entre variables clínicas, psicológicas, sensitivas y motoras. En el análisis de CT mediante SOM, también se encontraron algunas relaciones también entre características clínicas, sensitivas y psicológicas. El empleo de agrupamiento espectral, junto con el SOM, ha permitido identificar subgrupos potenciales del conjunto de datos de pacientes completos. En concreto, se han detectado diferencias entre los grupos en cuanto a los valores de diferentes características, permitiendo agruparlos y distinguirlos, con el objetivo de servir como base para un posible tratamiento personalizado.[CA] La Síndrome de Túnel Carpià (STC) és una de les neuropaties per compressió presents en el membre superior més freqüents en la pràctica clínica. La Cefalea Tensional (CT) és el trastorn de cefalea més comuna en la població. Estes patologies estan associades a forts períodes de dolor, que limiten en gran manera la qualitat de vida dels pacients que les patixen. S'han proposat diverses tècniques d'aprenentatge automàtic no supervisat amb l'objectiu de trobar diferents perfils de pacient presents en les dades. Açò permet trobar similituds i diferències entre els distints grups de pacients amb l'objectiu de trobar patrons de comportament. Posteriorment, la comprensió d'estos factors que diferencien cada grup pot ajudar els metges a realitzar tractaments personalitzats, optimitzant els programes terapèutics. En este estudi s'han empleat dos tècniques d'agrupament, mapes autoorganitzatius (SOM) i agrupament espectral amb l'objectiu de comprendre la relació entre característiques clíniques, psicològiques, sensitives i motores dels dos grups de pacient d'estudi. A més es van obtindre diferents clusters de pacients agrupats segons dites característiques clíniques, mostrant elements comuns i diferents entre els grups. Les característiques arreplegades d'un total de 222 pacients amb STC inclouen duració dels símptomes, intensitat del dolor, funció i gravetat dels símptomes, nivells depressius, força d'agafada de pinçament dels diferents dits amb el dit polze, llindars de dolor per pressió (PPT) sobre diferents zones, llindars de dolor per aplicació de calor i fred, a més del costat d'incidència del STC i grau obtingut per mitjà d'electromiografia. Quant a les característiques arreplegues d'un total de 208 pacients de CT inclouen temps de començament dels símptomes, dolor, duració i freqüència mensual de les cefalees, llindars de dolor per pressió en diferents zones, avaluacions psicològiques per mitjà de HDI, SF-36, HADS i STAI, llindars de dolor obtinguts per mitjà d'un roller, a més del sexe del pacient, i si rep medicació preventiva i/o tractament simptomàtic. Els SOM han permés visualitzar la correlació entre les distintes variables d'ambdós conjunts de dades, mostrant en el cas de STC fortes associacions entre variables clíniques, psicològiques, sensitives i motores. En l'anàlisi de CT per mitjà de SOM es van trobar algunes relacions també entre característiques clíniques, sensitives i psicològiques. L'ocupació d'agrupament espectral, junt amb el SOM ha permés identificar subgrups potencials del conjunt de dades de pacients complets. En concret s'han detectat diferències entre els grups quant als valors de diferents característiques permetent agrupar-los i distingir-los amb l'objectiu de servir com a base per a un possible tractament personalitzat.[EN] Carpal Tunnel Syndrome (CTS) is one of the compression neuropathies in the upper limb most common in clinical practice. Tension Headache (TC) is the most common headache disorder in the population. These pathologies are associated with strong periods of pain, limiting the quality of life of patients who suffer from them. Some unsupervised machine learning techniques have been proposed with the aim of finding different patient profiles present in the data. This allows finding similarities and differences between the different groups of patients in order to find patterns of behavior. Subsequently, understanding the factors that differentiate each group can help doctors to carry out personalized treatments, optimizing therapeutic programs. In this study, two grouping techniques have been used, self-organizing maps (SOM) and spectral clustering. The aim is to understand the relationship between clinical, psychological, sensory, and motor characteristics of the two groups of study. In addition, different clusters of patients grouped according to said clinical characteristics were obtained, showing common and different elements between the groups. The characteristics collected from 222 patients with CTS include duration of symptoms, intensity of pain, function and severity of symptoms, depressive levels, grip strength of the different fingers with the thumb, pressure pain thresholds (PPT) on different areas, pain thresholds due to the application of heat and cold, the incidence side of CTS and grade obtained by electromyography. Regarding the characteristics collected from a total of 208 CT patients, they include time of onset of symptoms, pain, duration and monthly frequency of headaches, pressure pain thresholds (PPT) in different areas, psychological evaluations using HDI, SF-36, HADS and STAI, pain thresholds obtained using a roller, the sex of the patient, and if they receive preventive medication and/or symptomatic treatment. The SOMs have made it possible to visualize the correlation between the different variables of both data sets, showing in the case of CTS strong associations between clinical, psychological, sensory and motor variables. In the analysis of CT by SOM, some relationships were also found between clinical, sensory and psychological features. The use of spectral clustering in conjunction with SOM has allowed the identification of potential subgroups of the entire patient data set. Specifically, differences have been detected between the groups in terms of the values of different characteristics, allowing them to be clustered and distinguished in order to serve as a basis for a possible personalized treatment.Mayor Tomillo, D. (2020). Desarrollo de perfiles de pacientes afectados por síndrome de túnel carpiano y cefalea tensional mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/162320TFG

¿Cómo es el mercado laboral para los egresados en el curso académico 2009/2010 en España según su trayectoria académica?

El presente trabajo tiene como objetivo principal buscar la relación entre los aspectos académicos y laborales de los recién egresados en el curso académico 2009/2010 de universidades españolas, tanto públicas como privadas. La investigación de este tema se realizó por el interés de conocer si los aspectos académicos influyen sobre la situación laboral, y cuáles de ellos resultan relevantes a la hora de encontrar empleo. Con esto conseguimos brindar una información útil a los futuros estudiantes. Los datos con los que se desarrolla el trabajo son de carácter oficial y su origen es Encuesta de Inserción Laboral de Titulados Universitarios (EILU) procedente del Instituto Nacional Estadística (INE). En la EILU se consideró el conjunto de universidades del territorio español y fue realizada entre septiembre de 2014 y febrero de 2015, ya que se considera que se necesitan al menos tres años para la estabilización en el mercado laboral. Para conseguir el objetivo propuesto, el trabajo se estructura de la siguiente manera: en primer lugar, se realizará un análisis de la evolución de la situación laboral en España con especial énfasis en la crisis de 2008 y el efecto de esta entre los jóvenes; a continuación, se explicará la metodología seguida a lo largo del trabajo indicando las fases en las que serán aplicadas; le sigue un análisis descriptivo de los datos disponibles con el fin de familiarizarnos con la población con la que se trabaja; posteriormente, se desarrollan los objetivos con las técnicas explicadas en el apartado de metodología, y por último, se indican las principales conclusiones alcanzadas

Análisis y preparación estadística de variables para el diseño de un modelo credit score de gestión de riesgo de crédito

El presente estudio busca enfatizar la labor previa a la construcción de cualquier modelo de gestión de riesgo crediticio basado en un sistema tipo scoring. Esta importante fase inicial involucra la identificación de las fuentes de información, la verificación de la cantidad y calidad de los datos, la determinación y tipificación de variables cualitativas, cuantitativas, demográficas, así como la verificación y cuantificación del poder discriminante de dichas variables respecto el objetivo planteado. Con este fin se profundiza en el análisis estadístico a nivel descriptivo, en forma individual y conjunta de los datos, además de bosquejar los pasos esenciales en la arquitectura de un modelo credit score de gestión de riesgo crediticio

Desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para la anticipación de eventos en la Unidad Auxiliar de Potencia (APU) de la flota del A380

Este trabajo fin de máster se enmarca en un contexto empresarial, en el que las actividades se desarrollarán en el departamento APU Design office de Airbus Operations S.L, en la planta de Getafe, bajo una beca. El trabajo se llevará a cabo en una modalidad de codirección, en primer lugar, con un tutor empresarial, Alberto Martínez Sancho, conocedor del mundo aeronáutico y cuyas actividades se centran en el desarrollo de algoritmos de mantenimiento predictivo, y, en segundo lugar, con un tutor universitario, Doroteo Torre Toledano, investigador dedicado a tareas de reconocimiento de voz y procesamiento de audio. El mantenimiento predictivo es un marco de actuación en el que elementos físicos se monitorizan con el fin de desarrollar modelos y algoritmos que puedan detectar fallos y síntomas de ellos antes de que éstos ocurran, realizando de esta forma las tareas de mantenimiento que procedan con el fin de evitar cualquier tipo de fallo que pueda ocasionar algún perjuicio o interrupción operacional. Gracias a la proliferación, desarrollo y madurez de plataformas que manejan una gran cantidad de datos, Airbus desarrolló la plataforma Skywise, en colaboración con la empresa americana Palantir Technologies, por ello, se buscaba en el departamento un perfil concreto de científico de datos el cual pudiera sacar partido de esa gran cantidad de información y desarrollar algoritmos para la anticipación de un evento de fallo en la unidad auxiliar de potencia, APU, de la flota del A380, el avión comercial de pasajeros más grande del mundo. Para el desarrollo de un primer prototipo de sistema de anticipación de fallos, se estudiará en primer lugar el ente físico con el que trabajaremos, el APU, desde un punto mecánico y de señal. Posteriormente, se propondrá, basándonos en el estado del arte, una serie de técnicas, algoritmos, procedimientos y protocolo experimental para afrontar nuestro problema, además, se evaluarán distintos tipos de algoritmos de aprendizaje automático mostrando finalmente las métricas y curvas que permiten evaluar su rendimiento. Para concluir el trabajo, se presentarán los resultados al equipo técnico para el estudio de su rendimiento y viabilidad de cara a una posible implantación en el sistema de alertas de Airbus.This Master´s thesis is linked to a business context, in which the different activities will be carried out in the APU Design office at Airbus Operations S.L, in Getafe plant, during an internship. The work will be co-directed firstly, by Alberto Martínez Sancho, business supervisor, who has a deep knowledge of aeronautical world and whose activities are focused on the development of predictive maintenance algorithms and health monitoring, secondly, by Doroteo Torre Toledano, academic supervisor, researcher and expert in audio processing and voice recognition. Predictive maintenance is a framework in which physical elements are monitored in order to develop models and algorithms whose aim is to detect failures and its symptoms before they actually occur, carrying different tasks out so as to avoid any kind of failure that could damage the element and cause operational interruptions. Thanks to the proliferation, development and maturity of platforms that deal with a great amount of data, Airbus launched the Skywise platform, in partnership with Palantir Technologies, as a result, the APU Design Office was looking for a data scientist who could make value from that data in order to develop algorithms for a failure event anticipation in the auxiliary power unit, APU, of A380 fleet, the world´s biggest passenger commercial aircraft. In order to develop a first prototype of a failure event anticipation system, the APU will be studied from a mechanical and signal point of view. Afterwards, based on the state of the art, different techniques, algorithms, procedures and experimental protocols will be proposed to face our problem, in addition, some machine learning algorithms will be evaluated, presenting the different metrics and curves that allow us to evaluate its performance. Finally, the results will be presented to the technical team for its performance and viability study, in pursuit of a possible implementation in Airbus alert system

Determinación de la estructura socioeconómica de los hogares de Lima Metropolitana para el año 2007

Determina a través de técnicas estadísticas de análisis multivariante, una estructura socioeconómica para los hogares de Lima Metropolitana. Se utilizará el Análisis de Componentes Principales Categórico (CATPCA) para elaborar esta clasificación socioeconómica. Para esto, se cuenta con una muestra de 1200 hogares de Lima Metropolitana, seleccionada dentro de 39 distritos. Al comparar los resultados obtenidos mediante la aplicación del método CATPCA, y otros resultados obtenidos por algunas empresas de investigación de mercado en el Perú, se aprecia que la segmentación calculada en esta investigación es válida y eficiente.Trabajo de suficiencia profesiona