Estudio de la incidencia actitudinal de los estudiantes en pruebas de matemáticas tipo ICFES: Una aproximación semiparamétrica
En temas académicos, los efectos marginales de la educación varían en función de distintos niveles de capacidades de los estudiantes. De esta manera, la omisión del comportamiento de la educación junto con el efecto de interacción de la misma con las capacidades de los estudiantes, conlleva a tener...
- Autores:
-
Corredor Rivera, Diego Armando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/10372
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- Bayesian semiparametrics
Gibbs sampler
Errors family
Educación -- Métodos estadísticos
Psicología -- Métodos estadísticos
Análisis de regresión
Modelo semiparamétrico bayesiano
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En temas académicos, los efectos marginales de la educación varían en función de distintos niveles de capacidades de los estudiantes. De esta manera, la omisión del comportamiento de la educación junto con el efecto de interacción de la misma con las capacidades de los estudiantes, conlleva a tener resultados erróneos si se utilizaran métodos lineales para la estimación de los parámetros de interés. Los modelos de regresión semiparamétrica tienen como principal objetivo analizar la relación entre la variable respuesta y las explicativas, esta relación se puede establecer por medio de una función de distribución conocida, que facilita la estimación de los parámetros y la interpretación de los resultados del modelo. Los errores pueden tener una estructura desconocida la cual puede tener efectos negativos en la estimación de los parámetros, ya que estos pueden llegar a tener gran parte de la informaci on que no se ajusta adecuadamente al modelo, es por esta razón que se estudiaran los diferentes tipos de errores que se pueden obtener al ajustar un modelo semiparamétrico, obteniendo así la mejor estimación insesgada del modelo y la menor perdida de información en los errores. |
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De esta manera, la omisión del comportamiento de la educación junto con el efecto de interacción de la misma con las capacidades de los estudiantes, conlleva a tener resultados erróneos si se utilizaran métodos lineales para la estimación de los parámetros de interés. Los modelos de regresión semiparamétrica tienen como principal objetivo analizar la relación entre la variable respuesta y las explicativas, esta relación se puede establecer por medio de una función de distribución conocida, que facilita la estimación de los parámetros y la interpretación de los resultados del modelo. Los errores pueden tener una estructura desconocida la cual puede tener efectos negativos en la estimación de los parámetros, ya que estos pueden llegar a tener gran parte de la informaci on que no se ajusta adecuadamente al modelo, es por esta razón que se estudiaran los diferentes tipos de errores que se pueden obtener al ajustar un modelo semiparamétrico, obteniendo así la mejor estimación insesgada del modelo y la menor perdida de información en los errores.In academic issues, the marginal efects of education vary according to dierent levels of student abilities, thus the omission of the non-linear form of education along with the efect of its interaction with the students' abilities, It leads to erroneous results if linear methods were used to estimate the parameters of interest. Semi-parametric regression models have as main objective to relate and analyze information that has a linear and non-linear structure, this relationship can be established by means of a known distribution function, which facilitates the estimation of the parameters and the interpretation of the results of the model. The residuals can have an unknown structure which can have negative efects on the estimation of the parameters, since these can have a large part of the information that does not t properly to the model, that is why the di erent types will be studied of residuals that can be obtained by adjusting a semiparametric model, thus obtaining the best unbiased estimate of the model and the least loss of information in the residuals.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estudio de la incidencia actitudinal de los estudiantes en pruebas de matemáticas tipo ICFES: Una aproximación semiparamétricaBayesian semiparametricsGibbs samplerErrors familyEducación -- Métodos estadísticosPsicología -- Métodos estadísticosAnálisis de regresiónModelo semiparamétrico bayesianoMuestreador de GibbsFamilia de los erroresModelos de regresión semiparamétricaTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAndrews, D. F. Mallows, C. L. (1974), ‘Scale mixtures of normal distributions’,Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological)pp. 99-102.Fonseca Gómez, Lida Rubiela. Aproximación de indicador de logro estudiantil.2012.García, Diana (2017), Modelo espacial con acercamiento bayesiano para el estudio de víctimas en Colombia en 2017 :http://repository.usta.edu.co/handle/11634/178/recent-submissions?offset=0Keele, Luke John. Semiparametric regression for the social sciences. John Wiley Sons, 2008.Olaya, J. (n.d.). Modelación no paramétrica de la contaminación promedio octohoraria del aire debida al Monóxido de Carbono y al Ozono Troposférico. Scielo.Herrera Cabezas, Andrea, Restrepo Alvarez, María Fernanda, Uribe Rodríguez, Ana Fernanda, ´ López Lesmes, Claudia Natalia, Competencias académicas y profesionales del psicólogo. Diversitas: Perspectivas en Psicología [en linea] 2009, 5 (Junio-Diciembre).Rond´on Bolfarine (2015), Semi-parametric regression models using RRuppert, D.; Wand, M. P.; Carroll, R. J. Cambridge series in statistical and probabilistic mathematics: Semiparametric Regression. 2003.Toquica, Sayuri (2017), Aproximación bayesiana de un modelo semiparamétrico: http://repository.usta.edu.co/handle/11634/178/recent-submissions?offset=0Vanegas Hernando Luis, L. M. (2016). Semi-parametric regression models using R. 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