Las redes Bayesianas son gráficos acíclicos dirigidos que codifican las relaciones de dependencia e independencia condicional en un conjunto de variables predictoras. En este trabajo de investigación se presentan tres algoritmos que permiten obtener la estructura que define una red Bayesiana. Sobre esta estructura se construyeron clasificadores, incluyendo una variable dependiente en el gráfico que tiene las clases o categorías de interés, obteniendo un rendimiento predictivo similar en comparación con los clasificadores por redes Bayesianas tradicionales Naive Bayes y TAN. Se presenta también el algoritmo de selección de variables Statistically Equivalent Signature obteniendo resultados similares a los clasificadores construidos con todas las variables predictoras. Finalmente, se presenta un caso de aplicación usando los datos correspondientes a la Encuesta Nacional de Innovac...

Uno de los métodos de valoración económica más conocidos es denominado valoración contingente. En su aplicación, los encuestados responden una pregunta sobre su disposición a pagar (DAP) por el uso y preservación de un bien público. Sin embargo, este método tiene una seria limitación relacionada con la posibilidad de obtener sesgo hipotético, debido a la falta de honestidad en las respuestas, lo que produce un desbalance en el tamaño de los grupos de respuestas negativas (no dispuestas a pagar) y positivas (dispuestas a pagar). Utilizando datos de valoración contingente del Bosque Reservado de la Universidad Nacional Agraria de la Selva (BRUNAS), se calculó la DAP utilizando diferentes modelos de regresión logística binaria. El primer modelo se obtuvo considerando el conjunto original de datos con grupos no balanceados. El segundo modelo se estimó luego de aplicar el al...

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo principal mostrar que el modelo de regresión lineal múltiple skew-normal, desde el marco de la estimación por máxima verosimilitud, representa apropiadamente el fenómeno de asimetría en la distribución de los errores que podría estar presente en diferentes áreas de investigación: médico, experimental, actuarial, económico, etc. La aplicación del modelo propuesto se desarrolla en un estudio relativo al índice de masa corporal (BMI) usando dos conjuntos de datos provenientes del Instituto Australiano del Deporte. Se estimaron el modelo de regresión lineal múltiple skew-normal y el modelo de regresión lineal clásico. Estos modelos fueron comparados usando el Criterio de Información de Akaike (AIC) y el Logaritmo de la Función de Verosimilitud (LogVerosimilitud) obteniendo mejores resultados con la regresión skew-...

La presente investigación tiene por objetivo principal determinar si las distribuciones asimétricas skew-normal y skew-t son buenos modelos para describir datos relativos al coste de los siniestros. Para lo cual se analizaron dos conjuntos de datos de una compañía de seguros, ajustando las distribuciones en estudio y las tradicionales a estos datos. Luego se compararon las distribuciones empleando el Criterio de Información de Akaike (AIC) y del Logaritmo de la función de Verosimilitud, complementados con la prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-Smirnov, obteniendo resultados positivos. Además, se calcularon medidas de riesgo como el Valor en Riesgo (VaR) y el Valor en Riesgo Condicional (TVaR), que brindaron mayor solidez a los resultados previos: los costes de los siniestros en los seguros se ajustan bien a las distribuciones asimétricas skew-normal y skew-t.

Las redes bayesianas son gráficos acíclicos dirigidos que codifican las relaciones de dependencia e independencia condicional en un conjunto de variables predictoras. En este trabajo de investigación se presentan tres algoritmos que permiten obtener la estructura que define una red bayesiana. Sobre esta estructura se construyeron clasificadores, incluyendo una variable dependiente en el gráfico que tiene las clases o categorías de interés, obteniendo un rendimiento predictivo similar en comparación con los clasificadores por redes bayesianas tradicionales, Naive Bayes y TAN. Se presenta también el algoritmo de selección de variables Statistically Equivalent Signature obteniendo resultados similares a los clasificadores construidos con todas las variables predictoras.

Se plantea una aplicación de los modelos estadísticos de procesos puntuales espaciales Poisson para evaluar la distribución espacial de hechos delictivos y su relación con algunas covariables espaciales para el área comprendida por los distritos de Lima Centro y Residencial. La información utilizada fue las ubicaciones georreferenciada de los hechos delictivos reportadas por las víctimas durante los años 2013 y 2014 (patrón puntual de hechos delictivos). A través de las estadísticas de resumen se identificaron las zonas con mayor incidencia de hechos delictivos como: Lince, Trébol de Javier Prado y Lima Cercado, y el tipo de distribución espacial no homogéneo (existen conglomerados o agregación de puntos) que siguen los hechos delictivos. El modelamiento estadístico se realizó a través de la intensidad de puntos usando los modelos log-lineales para representar su relaci...