Biplot logístico para datos nominales y ordinales

[ES]Hay numerosas técnicas adecuadas para trabajar con datos nominales, algunas de las cuales analizan el problema que supone este tipo de datos desde el punto de vista del Análisis Factorial cuyo objetivo es obtener factores latentes que expliquen la correlación entre las variables. Otras inciden en algunos tipos de aproximaciones no paramétricas para explorar las similaridades entre los individuos (Análisis de Coordenadas Principales (PCoA) o Escalamiento Multidimensional (MS)), pero existe una ausencia de técnicas exploratorias generales que permitan la representación simultánea de individuos y variables, excepto el Análisis de Correspondencias Múltiple (MCA), basado en la distancia chi-cuadrado, que no siempre es la más adecuada para describir similaridades entre individuos y correlaciones entre variables. Para datos binarios, Vicente-Villardón y col.[2006] proponen una representación basada en respuestas logísticas llamándolo "Biplot Logístico", que es lineal, y estudian en su investigación la geometría de este tipo de biplots. Cuando el conjunto de datos contiene variables nominales con más de dos categorias, los biplots lineales e incluso los biplots logísticos binarios no son adecuados. En esta tésis se resuelve este problema extendiendo el concepto anterior y se desarrolla lo que se ha denominado "Biplot Logístico Nominal (NLB)" como un procedimiento que por un lado reduce la dimensión del espacio de partida, y por otro se utiliza como una técnica exploratoria. Los biplots logísticos nominales representan las filas de la matriz de datos como puntos en una representación correspondiente a un espacio dimensión reducida(generalmente 2 ó 3) y las variables como regiones de predicción(polígonos convexos). La principal ventaja del NLB es que la interpretación del biplot se hace en términos de distancias, de tal forma que para cada individuo la categoría que se predice en una variable es la más cercana a él en el biplot. De esta forma, este tipo de biplots extienden tanto al Análisis de Correspondencias Múltiples como al Análisis de Respuesta Latente, en el sentido de que provee una representación gráfica para el LTA similar a la que se obtiene en MCA. Cuando los datos contienen variables ordinales, los biplots lineales, binarios o los logísticos nominales tampoco son adecuados, situación en la cuál, el Análisis de Componentes Principales Categórico (CATPCA) ó la IRT para variables ordinales serían propuestas más válidas. Lo que haremos es extender el concepto de biplot a aquellas situaciones en las que aparezcan este tipo de datos, resultando un método que llamaremos Biplot Logístico Ordinal (OLB). Las puntuaciones de las filas se calculan teniendo en cuenta el supuesto de que tengan superficies de respuesta logística ordinales sobre las dimensiones consideradas y los parámetros columna producen superficies de respuesta logística que, proyectadas sobre el espacio reducido por las puntuaciones de las filas definen un biplot lineal. Se utilizará un modelo de odds proporcionales, obteniendo asi un modelo multidimensional conocido como modelo de respuesta graduada en la literatura del IRT. Estudiaremos la geometría de tales representaciones e implementaremos algoritmos computacionales para la estimación de los parámetros y de las direcciones de la predicción. El OLB extiende tanto CATPCA como IRT puesto que ofrece una representación gráfica para IRT parecida al biplot correspondiente al CATPCA. Por último, si la matriz de datos presenta variables categóricas de cualquier tipo se han adaptado los algoritmos para construir el biplot teniendo en cuenta las características de cada variable y sus geometrías asociadas, de manera que la tésis cubre las representaciones de datos categóricos en su conjunto. La utilización de los procedimientos descritos es posible debido a la implementación de tres paquetes de R públicos que permiten analizar cada situación, los cuales se utilizan con distintos conjuntos de datos reales en este estudio

Volver a empezar : experiencias de reinserción de jóvenes egresados de centros juveniles

Desde el Ministerio de Justicia y Derechos Humanos, en colaboración importante con el Programa Nacional de Centros Juveniles y la Secretaría Nacional de la Juventud, damos a conocer este documento que resulta de la esmerada articulación entre las instituciones, impulsada únicamente por el propósito de fortalecer la gestión de los servicios orientados a la resocialización de las y los adolescentes que pasaron por la experiencia de entrar en conflicto con la ley penal. En ese sentido, el trabajo que continúa en las siguientes páginas se alimenta especialmente de distintos testimonios recogidos por el equipo del Observatorio Nacional de Política Criminal “INDAGA”, perteneciente a nuestra Dirección General de Asuntos Criminológicos; luego de definir un conjunto de interrogantes que ayuden a comprender cómo es que ha transcurrido el proceso mediante el cual diversos jóvenes pudieron reinsertarse positivamente a la vida en sociedad, ya sea mediante la educación, la búsqueda de empleo, el deporte, la cultura o el emprendimiento. Las diferentes voces que en estas páginas podrán encontrar parten por detallar los aspectos que los motivaron hacia la comisión de una actividad que confrontaba la norma, para pasar luego hacia la experiencia propia de cumplir con una medida judicial que implicaba el internamiento en un Centro Juvenil. Posteriormente, atendiendo a las distintas formas en las que confluyeron los servicios públicos del PRONACEJ, junto al rol de las familias, y las decisiones personales de cada entrevistado o entrevistada; pasamos a encontrar más pistas sobre los caminos de progreso a los que arribaron, aportando así con destacados testimonios de cómo retornar hacia el camino de las oportunidades y del desarrollo. Esperamos que los resultados del presente trabajo contribuyan a generar o mejorar políticas de reinserción social, a fortalecer las capacidades de los servidores públicos y comprometa a la sociedad en la temática. Del mismo modo, los testimonios de vida permitan que las familias puedan hallar alternativas de mejora de la calidad de vida para sus menores hijos e hijas

Análisis cuantitativo de la coyuntura económica. Una aplicación de la representación en espacio de estados de series temporales múltiples

La medición del desarrollo económico junto con la definición de los factores condicionantes del crecimiento son dos de las cuestiones de mayor interés en las ultimas décadas, por ello han centrado el interés de los científicos en general y de los economistas en particular. Dentro de este nivel de estudio, el trabajo se centra en el análisis coyuntural de las macromagnitudes económicas. El análisis coyuntural se realiza con el objetivo primordial de conocer lo que puede suceder en la economía, una vez analizada su situación y su previsible evolución. La predicción aparece como un aspecto decisivo, a la vez que el más complejo de los que integran el análisis de la coyuntura. Resulta además de especial interés la aplicación de la misma al ámbito regional, factor este ultimo que dificulta más su consecución debido a que la información disponible para el caso de las regiones europeas se encuentra en un nivel de desagregación mas bajo que el de las economías nacionales. La aplicación practica, se centra, en la creación de indicadores económicos específicos para la región de Castilla-La Mancha. En este trabajo se desarrollan exhaustivamente métodos estadísticos que resultan de especial interés en el mundo económico actual, siendo de especial incidencia su aplicación al ámbito de la cuantificación de macromagnitudes económicas, las cuales siempre generan una elevada controversia para la medición. Además del desarrollo y puesta en práctica de los métodos estadísticos existentes en la actualidad para el análisis coyuntural, existen importantes aportaciones en la utilización de los modelos en espacio de estados. Aunque formalmente equivalentes a los conocidos modelos arima, el tratamiento de series temporales en espacio de estados presenta ventajas estructurales y computacionales que lo hacen especialmente indicado para el análisis coyuntural. Por ello, existen cada vez mas desarrollos y aplicaciones recientes que lo convierten en una clara alternativa al enfoque Box-Jenkins