Modelos de transición de clases latentes
Descripción del Articulo
A pesar de que los modelos de clases latentes han recibido gran atención en la evaluación social y otros campos, estos modelos son estáticos o de corte transversal y hay poco trabajo investigativo en modelos longitudinales. Este trabajo estudia el análisis de transición de clases latentes (LTA), obs...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Repositorio: | PUCP-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/29317 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/29317 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Análisis de estructura latente Algoritmos--Probabilidad-maximizacion Invarianza (Matemáticas) https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
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A pesar de que los modelos de clases latentes han recibido gran atención en la evaluación social y otros campos, estos modelos son estáticos o de corte transversal y hay poco trabajo investigativo en modelos longitudinales. Este trabajo estudia el análisis de transición de clases latentes (LTA), observando el cambio en la clasificación de clases a través del tiempo. Se desarrolla el modelo teórico para dos períodos y se extiende luego este para más de dos períodos, estudiándose sus parámetros y estimación a través del algoritmo de Esperanza- Maximización (EM). Se detallan también criterios para la selección de modelos definiendo teóricamente la razón de su uso. Finalmente, se realiza un estudio de aplicación en Mplus y en R sobre una base de datos de acoso escolar(bullying). |
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Finalmente, se realiza un estudio de aplicación en Mplus y en R sobre una base de datos de acoso escolar(bullying).Although latent class models have received great attention in social assessment and other fields, these models are static or cross-sectional and there is little research work on longitudinal models. This work studies latent class transition analysis (LTA), observing the change in class classification over time. The theoretical model is developed for two periods and then extended for more than two periods, studying its parameters and estimation through the Expectation- Maximization (EM) algorithm. Criteria for selecting models are also detailed, theoretically defining the reason for their use. Finally, an application study is carried out in Mplus and R on a bullying database.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/Análisis de estructura latenteAlgoritmos--Probabilidad-maximizacionInvarianza (Matemáticas)https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Modelos de transición de clases latentesinfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:PUCP-Tesisinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPSUNEDUMaestro en EstadísticaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.Estadística07958730https://orcid.org/0000-0002-8975-755718130328542037De La Cruz Huayanay, AlexValdivieso Serrano, Luis HilmarBayes Rodriguez, Cristian Luishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALMINCHOLA_ALZA_RONALD_EDUARDO_MODELO_TRANSICION.pdfMINCHOLA_ALZA_RONALD_EDUARDO_MODELO_TRANSICION.pdfTexto completoapplication/pdf876880https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/dd4294a1-7448-4db4-a2cd-b7591bbdaf52/download70eba98ca0e564afe9d4a30c97012d16MD57trueAnonymousREADMINCHOLA_ALZA_RONALD_EDUARDO_T.pdfMINCHOLA_ALZA_RONALD_EDUARDO_T.pdfReporte de originalidadapplication/pdf8012645https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/209880d8-d620-4384-ae8a-66aa2f9a68e7/downloadd118264875581c074cd67ba09bd0ca95MD52falseAnonymousREAD2500-01-01CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8914https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/52f43ac2-c03c-44b9-9dfe-a5a7562633fd/download5a4ffbc01f1b5eb70a835dac0d501661MD53falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/f1f79a21-9809-484e-a3e3-c2dacdf90cfa/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54falseAnonymousREADTHUMBNAILMINCHOLA_ALZA_RONALD_EDUARDO_MODELO_TRANSICION.pdf.jpgMINCHOLA_ALZA_RONALD_EDUARDO_MODELO_TRANSICION.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg80406https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/beb23fae-b41c-4a46-b641-09a3e29d7a04/download83419cfaa7394952bdb48d23984ab8efMD58falseAnonymousREADMINCHOLA_ALZA_RONALD_EDUARDO_T.pdf.jpgMINCHOLA_ALZA_RONALD_EDUARDO_T.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4479https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/0720ee5c-81d2-4e78-bde6-3144f4f67df5/download163e36024108de2b8d25e0f97f4bec35MD56falseAnonymousREAD2500-01-0120.500.12404/29317oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/293172024-11-08 15:26:14.55http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://tesis.pucp.edu.peRepositorio de Tesis PUCPraul.sifuentes@pucp.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 |
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Nota importante:
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