Uso de los métodos multivariantes para el análisis del desempeño académico de los estudiantes de la educación superior. (Caso: estudiantes ingresantes en el primer curso de Matemática de la UNALM)

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Publicación a texto completo no autorizada por el autor
Detalles Bibliográficos
Autor: Delgado Aguilar, Rocío Consuelo
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/14997
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/14997
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Rendimiento académico - Modelos matemáticos
Estudiantes universitarios - Evaluación de
Análisis de regresión logística
Análisis discriminante
Perceptrones
Redes neuronales (Computación)
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spelling Bravo Quiroz, AntonioDelgado Aguilar, Rocío Consuelo2020-10-08T14:27:07Z2020-10-08T14:27:07Z2020Delgado, R. (2020). Uso de los métodos multivariantes para el análisis del desempeño académico de los estudiantes de la educación superior. (Caso: estudiantes ingresantes en el primer curso de Matemática de la UNALM). Tesis para optar el grado de Magíster en Estadística Matemática. Unidad de Posgrado, Facultad de Ciencias Matemáticas, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.https://hdl.handle.net/20.500.12672/14997Publicación a texto completo no autorizada por el autorEl propósito del presente estudio fue comparar tres modelos de clasificación: modelo logístico binario, el análisis discriminante y redes neuronales tipo perceptrón multicapa para evaluar el desempeño de estudiantes en primer ciclo académico de la universidad. El desempeño académico fue medido desde dos aspectos: el promedio final en el curso de matemática y la cantidad de créditos aprobados al finalizar el ciclo académico. Con este fin, se aplicaron tres técnicas estadísticas sobre un total de 553 estudiantes universitarios correspondientes a los ciclos académicos 2017 I y 2017 II. Se trabajó con dos grupos de datos, de entrenamiento (70%) y de validación (30%). Los modelos propuestos se compararon mediante los indicadores: sensibilidad, especificidad y curva ROC. Concluye que los modelos de regresión logística binaria clasificaron mejor el desempeño académico de los estudiantes en el ciclo 2017 I y 2017 II a excepción del resultado en el ciclo 2017 II que se clasificó mejor con el modelo de redes neuronales tipo perceptrón multicapa. La nota promedio en el área de matemática del examen de admisión de la universidad fue la más importante para la clasificación del desempeño académico de los estudiantes de primer ciclo de la universidad.TesisspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio de Tesis - UNMSMUniversidad Nacional Mayor de San Marcosreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMRendimiento académico - Modelos matemáticosEstudiantes universitarios - Evaluación deAnálisis de regresión logísticaAnálisis discriminantePerceptronesRedes neuronales (Computación)https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Uso de los métodos multivariantes para el análisis del desempeño académico de los estudiantes de la educación superior. (Caso: estudiantes ingresantes en el primer curso de Matemática de la UNALM)info:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMagíster en Estadística MatemáticaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Unidad de PosgradoMaestriaEstadística Matemática10130035https://orcid.org/0000-0001-9051-280809363606542067Adriazola Cruz, Rosa YsabelNorabuena Figueroa, Roger PedroCárdenas Garro, José Antoniohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis068263984149324347199993LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/3126d832-fe19-4a7b-953e-d76c5c84352d/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALDelgado_ar.pdfDelgado_ar.pdfapplication/pdf2908498https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/74465344-766b-4880-8a48-2a7c2bb2dfc1/downloadf93ee609420c54719dd2f511ea1a368eMD54TEXTDelgado_ar.pdf.txtDelgado_ar.pdf.txtExtracted texttext/plain104883https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/a296e0e6-a19b-4d3c-87f7-3260c694171b/download1198f734e48219086784c34a55d2a21eMD59THUMBNAILDelgado_ar.pdf.jpgDelgado_ar.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16624https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/65339200-639a-42b9-a46f-56a4199e0d83/downloadc44a07e0e227d71f469f7aacab43e83fMD51020.500.12672/14997oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/149972024-10-02 12:55:48.764https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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