El rendimiento académico, ¿cuestión de inteligencia o de hábitos de estudio?

Existen diversos factores que predicen un óptimo rendimiento académico, el objetivo que se persigue con esta investigación es estudiar cómo el rendimiento académico se relaciona con los hábitos de estudio y con la inteligencia. Además, se trata de demostrar que el simple hecho de poseer una alta inteligencia no da lugar al éxito académico, sino que hay otros factores como: el lugar de estudio, la influencia de los iguales, el uso de las tecnologías, el plan de estudio y las actividades fuera del aula, las cuales también repercuten en el resultado del rendimiento y la consecuente obtención de mejores o peores calificaciones. Para esto, se ha utilizado una muestra de 45 estudiantes de 4º de la E.S.O de edades comprendidas entre los 15 y 17 años. Se les administró un cuestionario de elaboración propia para conocer los hábitos de estudio y una batería de aptitudes diferenciales y generales “BadyG”, que evalúa la capacidad intelectual de los niños/as en edad escolar.Los resultados obtenidos tras los estudios estadísticos correspondientes indican que la inteligencia, y concretamente el tener un cociente intelectual alto, sí está relacionado con un buen rendimiento académico. Pero que además, poseer buenos hábitos de estudio también influye en los estudiantes de esta muestra, concretamente la influencia del grupo de iguales, las actividades que realizan fuera del aula y el uso de las tecnologías en el estudio.Universidad de Sevilla. Grado en Psicologí

Aprendizaje supervisado mediante random forests

Muchos problemas de la vida real pueden modelarse como problemas de clasificación, tales como la detección temprana de enfermedades o la concesión de crédito a un cierto individuo. La Clasificación Supervisada se encarga de este tipo de problemas: aprende de una muestra con el objetivo final de inferir observaciones futuras. Hoy en día, existe una amplia gama de técnicas de Clasificación Supervisada. En este trabajo nos centramos en los bosques aleatorios (Random Forests). El Random Forests es una técnica de clasificación que consiste en construir una colección de árboles de decisión individuales sobre los cuales se aplica aleatoriedad de cierta manera. Es conocido que esta técnica proporciona un buen rendimiento, incluso cuando trata con problemas de gran escala como los que se tienen en la actualidad. Sin embargo, existe una pequeña brecha entre la teoría relacionada con esta técnica y la experiencia empírica de la misma. El Random Forests también es útil en otros campos del Aprendizaje Automático: da medidas de importancia de las variables, que podrían utilizarse en la Selección de Atributos, y una matriz de proximidades entre las observaciones, lo que permite al analista detectar valores atípicos, reemplazar valores perdidos, buscar prototipos y obtener una visualización comprensible de los datos. Estas últimas propiedades hacen que el Random Forests sea una técnica aún más atractiva. En este trabajo se hace, en primer lugar, una breve descripción de la Clasificación Supervisada, incluyendo las principales técnicas de validación y los criterios de rendimiento más relevantes. En segundo lugar, se explica en detalle la construcción de un árbol de clasificación. Seguidamente, se presenta el Random Forests y se revisan las propiedades principales del mismo. Por último, se muestran resultados experimentales en R.Universidad de Sevilla. Máster Universitario en Matemática

Enhancing Classification and Regression Tree-Based Models by means of Mathematical Optimization

This PhD dissertation bridges the disciplines of Operations Research and Machine Learning by developing novel Mathematical Optimization formulations and numerical solution approaches to build classification and regression tree-based models. Contrary to classic classification and regression trees, built in a greedy heuristic manner, formulating the design of the tree model as an optimization problem allows us to easily include, either as hard or soft constraints, desirable global structural properties. In this PhD dissertation, we illustrate this flexibility to model: sparsity, as a proxy for interpretability, by controlling the number of non-zero coefficients, the number of predictor variables and, in the case of functional ones, the proportion of the domain used for prediction; an important social criterion, the fairness of the model, which aims to avoid predictions that discriminate against race, or other sensitive features; and the cost-sensitivity for groups at risk, by ensuring an acceptable accuracy performance for them. Moreover, we provide in a natural way the impact that continuous predictor variables have on each individual prediction, thus enhancing the local explainability of tree models. All the approaches proposed in this thesis are formulated through Continuous Optimization problems that are scalable with respect to the size of the training sample, are studied theoretically, are tested in real data sets and are competitive in terms of prediction accuracy against benchmarks. This, together with the good properties summarized above, is illustrated through the different chapters of this thesis. This PhD dissertation is organized as follows. The state of the art in the field of (optimal) decision trees is fully discussed in Chapter 1, while the next four chapters state our methodology. Chapter 2 introduces in detail the general framework that threads the chapters in this thesis: a randomized tree with oblique cuts. Particularly, we present our proposal to deal with classification problems, which naturally provides probabilistic output on class membership tailored to each individual, in contrast to the most popular existing approaches, where all individuals in the same leaf node are assigned the same probability. Preferences on classification rates in critical classes are successfully handled through cost-sensitive constraints. Chapter 3 extends the methodology for classification in Chapter 2 to additionally handle sparsity. This is modeled by means of regularizations with polyhedral norms added to the objective function. The sparsest tree case is theoretically studied. Our ability to easily trade in some of our classification accuracy for a gain in sparsity is shown. In Chapter 4, the findings obtained in Chapters 2 and 3 are adapted to construct sparse trees for regression. Theoretical properties of the solutions are explored. The scalability of our approach with respect to the size of the training sample, as well as local explanations on the continuous predictor variables, are illustrated. Moreover, we show how this methodology can avoid the discrimination of sensitive groups through fairness constraints. Chapter 5 extends the methodology for regression in Chapter 4 to consider functional predictor variables instead. Simultaneously, the detection of a reduced number of intervals that are critical for prediction is performed. The sparsity in the proportion of the domain of the functional predictor variables to be used is also modeled through a regularization term added to the objective function. The obtained trade off between accuracy and sparsity is illustrated. Finally, Chapter 6 closes the thesis with general conclusions and future lines of research.Esta tesis combina las disciplinas de Investigación Operativa y Aprendizaje Automático a través del desarrollo de formulaciones de Optimización Matemática y algoritmos de resolución numérica para construir modelos basados en árboles de clasificación y regresión. A diferencia de los árboles de clasificación y regresión clásicos, generados de manera heurística y voraz, construir un árbol a través de un problema de optimización nos permite incluir fácilmente propiedades estructurales globales deseables. En esta tesis, ilustramos esta flexibilidad para modelar los siguientes aspectos: sparsity, como sinónimo de interpretabilidad, controlando el número de coeficientes no nulos, el número de variables predictoras y, si son funcionales, la proporción de dominio usado en la predicción; un criterio social importante, la equidad del modelo, evitando predicciones que discriminen a algunos individuos por su etnia u otras características sensibles; y la sensibilidad al coste de grupos de riesgo, asegurando un rendimiento aceptable para ellos. Además, con este enfoque se obtiene de manera natural el impacto que las variables predictoras continuas tienen en la predicción de cada individuo, mejorando así la explicabilidad local de los modelos de clasificación y regresión basados en árboles. Todos los enfoques propuestos en esta tesis se formulan a través de problemas de Optimización Continua que son escalables con respecto al tamaño de la muestra de entrenamiento, se estudian desde el punto de vista teórico, se evalúan en conjuntos de datos reales y son competitivos frente a los procedimientos habituales. Esto, junto a las buenas propiedades resumidas en el párrafo anterior, se ilustra a lo largo de los diferentes capítulos de esta tesis. La tesis se estructura de la siguiente manera. El estado del arte sobre árboles de decisión (óptimos) se discute ampliamente en el Capítulo 1, mientras que los cuatro capítulos siguientes exponen nuestra metodología. El Capítulo 2 introduce de forma detallada el marco general que hila los capítulos de esta tesis: un árbol aleatorizado con cortes oblicuos. En particular, presentamos nuestra propuesta para tratar problemas de clasificación, la cual construye la probabilidad de pertenencia a cada clase ajustada a cada individuo, a diferencia de las técnicas más populares existentes, en las que a todos los individuos en el mismo nodo hoja se les asigna la misma probabilidad. Se tratan con éxito preferencias en las tasas de clasificación en clases críticas mediante restricciones de sensibilidad al coste. El Capítulo 3 extiende la metodología de clasificación del Capítulo 2 para tratar adicionalmente sparsity. Esto se modela mediante regularizaciones con normas poliédricas que se añaden a la función objetivo. Se estudian propiedades teóricas del árbol más sparse, y se demuestra nuestra habilidad para sacrificar un poco de precisión en la clasificación por una ganancia en sparsity. En el Capítulo 4, los resultados obtenidos en los Capítulos 2 y 3 se adaptan para construir árboles sparse para regresión. Se exploran propiedades teóricas de las soluciones. Los experimentos numéricos demuestran la escalabilidad de nuestro enfoque con respecto al tamaño de la muestra de entrenamiento, y se ilustra cómo se generan las explicaciones locales en las variables predictoras continuas. Además, mostramos cómo esta metodología puede reducir la discriminación de grupos sensibles a través de las denominadas restricciones de justicia. El Capítulo 5 extiende la metodología de regresión del Capítulo 4 para considerar variables predictoras funcionales. De manera simultánea, la detección de un número reducido de intervalos que son críticos para la predicción es abordada. La sparsity en la proporción de dominio de las variables predictoras funcionales a usar se modela también a través de un término de regularización añadido a la función objetivo. De esta forma, se ilustra el equilibrio obtenido entre la precisión de predicción y la sparsity en este marco. Por último, el Capítulo 6 cierra la tesis con conclusiones generales y líneas futuras de investigación

DINÁMICA DEL VOLUMEN, INFORMACIÓN Y ESTRUCTURA DE PROPIEDAD

El artículo analiza el papel de la tipología del inversor (individual-institucional) en la dinámica del volumen de los activos negociados en el mercado de valores español. A diferencia de la evidencia obtenida para las empresas americanas, los resultados no muestran que dicha división genere diferencias significativas en el comportamiento dinámico del volumen, ni en la autocorrelación ordinaria ni en la negociación frente a grandes movimientos del mercado. Las diferencias en la autocorrelación se obtienen si se utiliza como variable la participación de fondos de inversión en la propiedad de las empresas. Estos resultados son consistentes con el argumento de que no es solo la naturaleza institucional del inversor sino las diferencias de objetivos entre estos agentes lo que puede afectar al comportamiento dinámico del volumen.inversores institucionales, autocorrelación del volumen, flujo de información.

Improvement of biomethane potential of sewage sludge anaerobic co-digestion by addition of “sherry-wine” distillery wastewater

Co-digestion of sewage sludge (SS) with other unusually treated residues has been reported as an efficient method to improve biomethane production. In this work, Sherry-wine distillery wastewater (SWDW) has been proposed as co-substrate in order to increase biomethane production and as a breakthrough solution in the management of both types of waste. In order to achieve this goal, different SS:SW-DW mixtures were employed as substrates in Biomethane Potential (BMP) tests. The biodegradability and biomethane potential of each mixture was determined selecting the optimal co-substrate ratio. Results showed that the addition of SW-DW as a co-substrate improves the anaerobic digestion of SS in a proportionally way in terms of CODs and biomethane production The optimal co-substrates ratio was 50:50 of SS:SW-DW obtaining %VSremoval ¼ 54.5%; YCH4 ¼ 225.1 L CH4/kgsv or 154 L CH4/kgCODt and microbial population of 5.5 times higher than sole SS. In this case, %VSremoval ¼ 48.1%; YCH4 ¼ 183 L CH4/ kgsv or 135 L CH4/kgCODt. The modified Gompertz equation was used for the kinetic modelling of biogas production with successful fitting results (r2 ¼ 0.99). In this sense, at optimal conditions, the maximum productivity reached at an infinite digestion time was (YMAX CH4 ) ¼ 229 ± 5.0 NL/kgSV; the specific constant was K ¼ 25.0 ± 2.3 NL/kgSV$d and the lag phase time constant was (l) ¼ 2.49 ± 0.1

Biomethane production improvement by enzymatic pretreatments and enhancers of sewage sludge anaerobic digestion

Enzymatic hydrolysis is recognised as an effective pre-treatment for increasing biodegradability of sludge. In this work, isolated commercial enzymes as well as in-situ enzymes producer bacteria were used respectively as enhancers and pre-treatments of sewage sludge. Biodegradability of sample as well as biomethane potential production were studied. Results showed that depuration efficiencies in terms of CODs (73.5-85.5 %) and TVS (28.5-42.7 %) were more than twice the control value. In addition, pre-treated samples as well as enhanced samples with enzymes generated more biomethane than control. The optimal ones, were those with the isolated proteases (P) and with bacteria (Bacillus licheniformis) treatment in-situ (F), producing a total volume of 72.4 ± 2.62 ml CH4 and 114 ml ± 0.46 CH4, respectively, increasing the biogas volume in 3.65 and 5.77 times respectively compared with control

Influencia de la organización del tiempo sobre la creatividad en las agencias de publicidad

La creatividad es el principal atributo en la valoración de la calidad de los servicios ofrecidos por las agencias de publicidad. En este trabajo se realiza un análisis sobre cómo la creatividad se ve afectada por la organización del tiempo de trabajo y los horarios en la agencia de publicidad. Se estudian las consecuencias negativas que se derivan de estos aspectos, así como el tipo de medidas que se utilizan para paliar estos efectos negativos. Para llevar a cabo el trabajo se realizaron entrevistas personales a una muestra de directores creativos ejecutivos de las principales agencias de publicidad en España

Regulación de la H+-ATPasa de la membrana plasmática de levadura por la proteína kinasa TOR, la proteína fosfatasa Sit4 y la proteína de unión a RNA Ssd1

[ES] La H+-ATPasa de la membrana plasmática de la levadura Saccharomyces cerevisiae (Pma1) regula el crecimiento celular por energizar la entrada de nutrientes y por modular el pH intracelular y extracelular. Los principales factores ambientales que regulan su actividad son la fuente de carbono (glucosa que es fermentable e induce crecimiento rápido activa más que etanol que es respirable e induce crecimiento lento) y el pH del medio (pH ácido externo activa). La activación va unida a doble fosforilación de Ser911 Thr912 en el dominio inhibidor carboxi-terminal de la enzima pero se desconocen las kinasas y fosfatasas involucradas. En este proyecto se utilizará un método de filtración rápida de los cultivos seguida de inmersión de las células en nitrógeno líquido para preservar el estado fisiológico de Pma1. Se investigará el efecto de rapamycin (inhibidor de TOR), de temperatura no permisiva en un mutante termosensible de TOR, de un mutante en Tco89 (una subunidad de TOR) y en mutantes en dos proteínas esenciales redundantes, la proteína fosfatasa Sit4 y la proteína de unión a RNA Ssd1. Está última ha sido relacionada recientemente con tolerancia a acidificación intracelular. Todas estas proteínas tienen en común el promover el crecimiento celular, probablemente a través de aumentar el pH intracelular y estos estudios sirven de modelo para el papel del pH intracelular en el crecimiento rápido de las celular tumorales.[EN] Yeast plasma membrane H+-ATPasa (Pma1) regulates cell growth by energizing nutrient uptake and modulating intracellular pH (together with potassium transport). Main factors regulating Pma1 are carbon source (glucose activates and induces fast growth and fermentative metabolism) and external acid pH. Activation of PMa1 correlates with double phosphorylation of Ser-9141 and Thr-912 within the inhibitory carboxy-terminal domain of the enzyme. The nature of the protein kinases and phosphorylation sites such as Ser507 are not known. This project has investigated the activity of Pma1 in strains with null mutations in the genes SSD1, SIT4 and TCO89. The RNA-binding protein Ssd1 has been identified as a positive factor for cell growth and for tolerance to intracellular acidification and it exhibits synthetic lethality with protein phosphate Sit4. Tco89 is a subunit of protein kinase TORC1, a master regulator of growth that is hyper-activated in cancer cells. The role of TORC1 in Pma1 activity has been investigated with the specific inhibitor rapamycin and with the effect of non-permisive temperature in a thermosensitive mutant of TOR. All these regulatory proteins have in common to promote cell growth and division, probably by increasing intracellular pH by activating PMa1 and potassium transport (Sit4 and TORC1). They could also reinforce cellular systems inhibited by intracellular acidification. Our results suggest that there is a regulation of the H+-ATPasa of the plasma membrane by TOR and protein phosphatase Sit 4. These studies with the yeast system serve as a model for the homeostasis of intracellular pH during the fast growth of tumor cells.Trujillo Del Río, C. (2016). Regulación de la H+-ATPasa de la membrana plasmática de levadura por la proteína kinasa TOR, la proteína fosfatasa Sit4 y la proteína de unión a RNA Ssd1. http://hdl.handle.net/10251/69161.TFG

Estudio del control mioeléctrico en 2D a partir de métodos de regresión lineal

Uno de los métodos más recientes de control mioeléctrico es el basado en regresión lineal. Este proyecto propone estudiar su uso para evaluar el control en un espacio bidimensional. Para ello, la actividad de varios músculos del brazo medida a través de electromiografía superficial (EMG) se utilizará para obtener comandos de control en dos dimensiones (x e y). Se evaluará la eficiencia de este algoritmo comparando las trayectorias decodificadas con las trayectorias realizadas por los sujetos

La función del museo frente al concepto de arte público de David Alfaro Siqueiros

"La crítica de las instituciones durante las últimas décadas pone especial interés en observar las relaciones que se configuran dentro del museo, es decir, la participación o el uso que ocupa la sociedad del espacio. El primer foco de este ensayo alumbra la contradicción discursiva que resulta del desajuste entre la postura ideológica del museo y las formas de operación frente a los estilos de vida del presente. Si bien, el mensaje de la institución persigue la formación del pensamiento crítico del ciudadano; las estrategias operativas responden a procesos que interrumpen dicha finalidad. El propósito en este ensayo sugiere observar una estructura posible, que más allá de espacio de exhibición, se convierta en un campo de pruebas con la finalidad de incidir en las problemáticas sociales para transformarlas. El segundo foco es observar el espacio museístico en relación con el arte público. La tendencia para manifestar nuevas formas de exhibición desde finales de la década de los sesenta, gira en torno a crear otros vínculos entre el arte y la sociedad cuestionando la esfera pública. Por lo que desde esa perspectiva en la escritura de este ensayo trazaré las conexiones para marcar una relación entre museo y arte público"