Aplicación del análisis de regresión lineal múltiple y regresión logística múltiple para evaluar el rendimiento académico en un instituto superior tecnológico
Descripción del Articulo
El documento digital no refiere asesor
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2008 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
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Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/12724 |
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Materia: | Análisis de regresión - Modelos matemáticos Rendimiento académico - Modelos matemáticos Universidades y escuelas superiores - Perú - Evaluación https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
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Valenzuela Valenzuela, Fanny2020-08-04T18:52:59Z2020-08-04T18:52:59Z2008Valenzuela, F. (2008). Aplicación del análisis de regresión lineal múltiple y regresión logística múltiple para evaluar el rendimiento académico en un instituto superior tecnológico. Informe de Experiencia Profesional para optar el título profesional de Licenciada en Estadística. Escuela Académico Profesional de Estadística, Facultad de Ciencias Matemáticas, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.https://hdl.handle.net/20.500.12672/12724El documento digital no refiere asesorAborda la realidad educativa basada en el rendimiento académico del instituto superior tecnológico en el periodo 1994 a 1996. El instituto ofrece las carreras profesionales de Enfermería Técnica y Computación e Informática. Cada especialidad tiene una duración de 6 ciclos académicos en 3 años de estudios. Se realizará un análisis comparativo basado en el Rendimiento Académico de los Alumnos de Enfermería Técnica y Computación e Informática que iniciaron sus estudios en el año 1994 y egresaron en el año 1996. Se considera como fuente de datos los registros de notas emitidos por los profesores de las diversas asignaturas, para así poder conocer como ha variado los niveles del promedio del rendimiento académico desde el I ciclo hasta el VI ciclo en las dos especialidades. Se aplica el análisis de regresión lineal múltiple y regresión logística para conocer el rendimiento académico en la educación superior.Trabajo de suficiencia profesionalspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad Nacional Mayor de San MarcosRepositorio de Tesis - UNMSMreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMAnálisis de regresión - Modelos matemáticosRendimiento académico - Modelos matemáticosUniversidades y escuelas superiores - Perú - Evaluaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Aplicación del análisis de regresión lineal múltiple y regresión logística múltiple para evaluar el rendimiento académico en un instituto superior tecnológicoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDULicenciada en EstadísticaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Académico Profesional de EstadísticaTitulo ProfesionalEstadísticahttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionalLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/39e06609-8157-4601-8cf8-bf9db5223635/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALVergaray_oy.pdfVergaray_oy.pdfapplication/pdf562866https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/f617a7cb-02ac-4b8e-9649-14c95c9b5315/download7f84dea31a7810cc8a5a4739321a3ab8MD53TEXTVergaray_oy.pdf.txtVergaray_oy.pdf.txtExtracted texttext/plain35365https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/11bc7f89-5302-4c0b-8859-c36aff714986/downloadb062f6f1e22957c812e1f5254c8bba12MD56THUMBNAILVergaray_oy.pdf.jpgVergaray_oy.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg15328https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/09502fed-f493-4631-8788-3df2e5c18100/download865a6ff85632d496528b74c112e8fe0cMD5720.500.12672/12724oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/127242024-08-16 01:55:24.539https://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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 |
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