Modelo Fay-Herriot espacio-temporal para la estimación de los resultados del módulo de matemáticas de la prueba saber-11 2018 calendario A desagregada por departamento

El examen de estado SABER-11 es una prueba de evaluación de la educación media aplicada a todos los estudiantes en proceso de grado de educación media en Colombia, los resultados son utilizados por distintas entidades estatales, así como colegios y estudiantes, al ser una prueba de tipo censal, los...

Full description

Autores:
Gutiérrez Pérez, Mayron Esteban
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/17558
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/17558
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description El examen de estado SABER-11 es una prueba de evaluación de la educación media aplicada a todos los estudiantes en proceso de grado de educación media en Colombia, los resultados son utilizados por distintas entidades estatales, así como colegios y estudiantes, al ser una prueba de tipo censal, los resultados a menudo tardan un tiempo importante en ser procesados. El presente trabajo académico pretende estimar los resultados del modulo de Matemáticas de la prueba Saber-11 del año 2018 Calendario A a partir de un diseño probabilistico utilizando el modelo de Fay-Herriot (1979), añadiendo los factores espacial y temporal propuestos por Esteban et al (2016). Los resultados muestran que con una muestra pequeña es posible estimar de manera precisa los resultados desagregados por departamento, ademas, de estimar también los casos de no respuesta
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El presente trabajo académico pretende estimar los resultados del modulo de Matemáticas de la prueba Saber-11 del año 2018 Calendario A a partir de un diseño probabilistico utilizando el modelo de Fay-Herriot (1979), añadiendo los factores espacial y temporal propuestos por Esteban et al (2016). Los resultados muestran que con una muestra pequeña es posible estimar de manera precisa los resultados desagregados por departamento, ademas, de estimar también los casos de no respuestaSABER-11 is a test of evaluation of secondary education applied to all students in the process of middle school education in Colombia, the results are used by different state entities, as well as schools and students, being a test of census type, the results often take an important time to be processed. The present academic work aims to estimate the results of the Maths module of the Saber-11 test of 2018 Calendar A from a probabilistic design using the Fay-Herriot model (1979), adding the spatial and temporal factors proposed by Esteban et al ( 2016). The results show that with a small sample it is possible to estimate in a precise way the results disaggregated by department, in addition, to also estimate the cases of non-response.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo Fay-Herriot espacio-temporal para la estimación de los resultados del módulo de matemáticas de la prueba saber-11 2018 calendario A desagregada por departamentosaesaber-11SARARspatio-temporalmathsModeloEstimacionMatematicasPrueba de inteligenciasaesaber-11SARARespacio-temporalmatemáticasTrabajo 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 BogotáAuguie, B. 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(2019), UNA APLICACION DEL MODELO FAY HERRIOT PARA LA ESTIMACION DE LA MEDIA DE LOS RESULTADOS POR DEPARTAMENTO DEL MODULO DE MATEMATICAS PARA LA PRUEBA SABER 11 DEL SEGUNDO PERIODO DEL 2018. Presentado en el VI IWAS. Bogota Colombia. *Trabajo pendiente de publicacionICFES (2018), Tomado de www.ism.ac.jp, ICFESICFES (2018), Tomado de www.ism.ac.jp, ICFESMarhuenda, Y., M. I. M. D. (2013), ‘Small area estimation with spatio temporal fay herriot models’, Computational Statistics and Data Analysis 58(1), 308–325.Molina, I. & Marhuenda, Y. (2015), ‘sae: An R package for small area estimation’, The R Journal 7(1), 81–98. *https://journal.r-project.org/archive/2015/RJ-2015-007/RJ-2015-007.pdfMolina, I., S. N. P. M. (2009), ‘Bootstrap for estimating the mse of the spatial eblup’, Computational Statistics 24(1), 441–458.Morales, D. (2015), Estimacion en areas pequenas: Metodos basados en Modelos, Universidad Miguel Hernandez de Elche.Moran, P. 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