Evolución de un instrumento de evaluación de unidades curriculares

Este trabajo describe un análisis y evaluación de materiales curriculares utilizados por estudiantes de Matemática del Ciclo Introductorio a las carreras de Ciencias Económicas (UNR, Argentina). Se realizaron dos tipos de análisis estadísticos: 1) Análisis de confiabilidad: para este análisis se utilizó el coeficiente de Cronbach, con el fin de disponer de un cuestionario confiable y simple de aplicar. 2) Análisis Multivariado: se decidió realizar un análisis de Componentes Principales con el fin de descubrir la verdadera dimensión del espacio en el que se encuentran los datos y se analizaron los coeficientes de correlación de Pearson con el fin de conocer la asociación entre las componentes principales y los puntajes asignados a las afirmaciones del cuestionario

Estudio de características de los ingresantes a las carreras de la facultad de cs. Econ. Y est. U.n.r., período 1997/2000. Rendimiento académico en la primera asignatura área matemática 2000

En este trabajo se trata de caracterizar a los ingresantes a las distintas carreras de grado que se dictan en la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística de la Universidad Nacional de Rosario según: algunos aspectos vinculados a su desempeño en la escuela secundaria, en particular su gusto por la asignatura Matemática, preparación obtenida en ese área y uso de la computadora en la misma disciplina, durante los años 1997, 1998, 1999 y 2000; el análisis de la información sobre las características de las escuelas secundarias cursadas: título y régimen. A continuación, se hace la comparación de toda esa información por carrera, en esos cuatro años. Finalmente, analizamos la actuación de los ingresantes que realizaron la Prueba de Diagnóstico y/o Evaluación Final del Curso de Nivelación de Matemática que ofrece la Facultad, a través de la nota total y por ejercicios de cada prueba a lo largo del mismo período.Fil: Koegel, Liliana Hilda . Facultad de Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentin

Curso de nivelación 2000. Relación entre características de los ingresantes a la lic. En economía y su desempeño en matemática

n.d.Fil: Furno, Graciela. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentin

Ecuaciones diferenciales de 1er. Orden. Aplicación de derive a la resolución de un problema microeconómico que relaciona el volumen de ventas de un bien y el precio

n.d.Fil: Furno, Graciela . Facultad de Ciencias Económicas y Estadística -universidad Nacional de Rosario - Argentin

Análisis de la encuesta a ingresantes año 1996 a las carreras de licenciatura en estadística y licenciatura en economía

n.d.Fil: Koegel, Liliana Hilda . Facultad de Ciencias Económicas y Estadística -universidad Nacional de Rosario - Argentin

Una aplicación de modelos multivariados para datos longitudinales : evaluación del comportamiento de indicadores del mercado laboral

Se presenta una aplicación de la metodología para el ajuste de modelos multivariados con el objetivo de explicar la evolución conjunta de las variables tasas de actividad y desocupación, para varios aglomerados de la República Argentina durante el tercer trimestre 2006 y el cuarto trimestre 2008

Métodos para comprobar la bondad del ajuste de los modelos no lineales mixtos. Una aplicación

n.d.Fil: Garcia, Maria del Carmen - Facultad de Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario -Argentin

Una introducción al análisis de datos longitudinales multivariado

n.d.García, María del Carmen; Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentina

Criterios de información y predictivos para la selección de un modelo lineal mixto

En los estudios longitudinales las unidades experimentales se observan repetidamente en varias ocasiones. Una herramienta importante para el análisis de este tipo de datos son los modelos lineales mixtos que permiten modelar las múltiples mediciones de la variable respuesta en función de las covariables y la correlación entre las mismas. La construcción de este tipo de modelos comprende la elección de covariables, la determinación del número de efectos aleatorios y fijos, y la especificación de la estructura de correlación del error aleatorio. Para la selección del modelo “óptimo” existe una amplia gama de criterios de información y predictivos. Los valores que proporcionan los paquetes estadísticos usan para calcularlos la formulación marginal del modelo, priorizando la inferencia sobre los parámetros poblacionales. Sin embargo, algunos autores argumentan que los efectos aleatorios individuales a menudo son de interés e introducen las versiones condicionales de los mismos. El propósito de este trabajo es presentar algunos de estos criterios tanto en su versión marginal como condicional e ilustrar su uso con datos provenientes de la Encuesta Permanente de Hogares. En la aplicación se observa que el desempeño de los mismos es disímil en términos de su comportamiento de elección

Diagnósticos de influencia para los modelos lineales mixtos

En este trabajo se presentan varios enfoques para detectar unidades que tienen una magnitud distinta al resto y el efecto que producen sobre los estimadores de los parámetros del modelo. La idea general de los métodos de influencia global y local es introducir cambios en las componentes del modelo y evaluar si se producen cambios importantes en los resultados. El procedimiento comienza detectando los casos atípicos mediante la distancia de verosimilitud. Posteriormente, se descomponen los hallazgos iniciales para determinar si realmente esos casos afectan el proceso de estimación. Si esta medida general sugiere que existen unidades influyentes se tienen que determinar, a posteriori, los elementos del modelo que son influenciados. Los gráficos TRSS, que fueron propuestos recientemente, no eliminan las unidades ni alteran el modelo para identificar las unidades discordantes. El método proporciona una mayor información sobre las mediciones repetidas mediante la utilización de residuos modificados y evalúa eficazmente el efecto de unidades y observaciones discordantes en la estimación de parámetros que incluyen componentes de la variancia. Considerar unidades como influyentes no implica eliminarlas del conjunto o cambiar el modelo, pues, si los puntos afectan los efectos fijos sin ejercer demasiada influencia sobre la precisión de los parámetros de covariancia, su presencia no alterará ni las pruebas de hipótesis ni los intervalos de confianza para los parámetros de efectos fijos. Los diagnósticos de los efectos fijos utilizan una matriz de covariancias especificada para los datos, así su influencia sobre las componentes de variancia se deberían examinar primero. En la aplicación se muestra que: • Influencia global y local: los diagnósticos ayudan a detectar pacientes atípicos mediante la inspección de la distancia de verosimilitud. Sin embargo, algunas unidades que se presentaron con valores altos de la distancia de verosimilitud restringida resultan tener mayor efecto sobre los efectos fijos y otras casi sin impacto sobre los efectos fijos se muestran principalmente influyentes sobre los estimadores puntuales de covariancia. • Gráficos TRSS: detectan en general las mismas unidades que los métodos anteriores. Sin embargo, ayudan a identificar unidades con trayectorias o posiblemente con estructuras de correlación diferentes al restoMixed linear models are suitable for modeling longitudinal data. The parameter estimation of these models is performed using methods that are based on the likelihood function which are sensitive to unusual units. The influence analysis aims to detect observations/units that may produce excessive influence in the parameters estimates, in order to develop a more suitable model. The analysis is performed by introducing changes to the model components and assessing whether significant changes in the results are produced. One approach to assess the influence is the deletion case diagnosis that evaluates the effect of a unit, removing it from the dataset. This technique is considered as a global influence analysis. Another approach, the local influence, investigates the effect of introducing small perturbations in the model components on the parameter estimation. Its usage allows determining the causes for which atypical units are influential. A new diagnostic method based on studentized residual sum of squares plots allows the detection of discordant units without omitting them. In this paper, these approaches are compared considering data from a clinical trial which was designed to evaluate the cardiac safety of a new drug.Fil: Garcia, María del Carmen Facultad Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentin