Filtros

2019 - 201912020 - 20254
Restablecer filtros

Ajustes

Autor: Alvarez Rozas, Teresa Paola

Resultados de la búsqueda

Mostrando 1 - 5 de 5
  • Miniatura
    info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
    Patrones de comportamiento en el uso de las aulas virtuales de la Universidad Nacional del Altiplano área de ingenierías utilizando técnicas de minería de datos
    Alvarez Rozas, Teresa Paola; Carpio Vargas, Edgar Eloy , 2019-10-02 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
    La incorporación de las tecnologías de la información y comunicación, ha permitido diseñar los escenarios donde se producen los procesos de enseñanza-aprendizaje, provocando que sea cada vez más corta la barrera entre educación presencial, semipresencial y virtual; bajo esta introducción el objetivo general fue determinar los patrones de comportamiento en el uso de las aulas virtuales de la Universidad Nacional del Altiplano, considerando para ello como objetivos específicos analizar el uso de la plataforma virtual de los estudiantes de ingenierías, establecer asociaciones de las variables e identificar patrones desconocidos en la plataforma virtual. Los datos fueron obtenidos de la base de datos de la Oficina de Tecnología e Información de la Universidad Nacional del Altiplano, que consta en el uso de la plataforma Moodle utilizada por los estudiantes del área de Ingenierías del año 2017, II semestre. La metodología usada fue KDD, los datos fueron procesados con el software WEKA, concluyendo que de las 16 escuelas de ingenierías presentan mayor actividad: Ingeniería de Minas, Ingeniería Mecánica Eléctrica, Ingeniería de Sistemas e Ingeniería Económica, también sobresalen el uso de los siguientes módulos: course (curso), assign (asignar), resource (recurso), quiz (examen) y fórum (foros), y las horas de mayor uso son: 18, 19 y 20 horas. Con el proceso de clasificación J48 asociamos a las escuelas más relevantes con las variables módulos y horas. Para encontrar patrones desconocidos que nos oriente sobre el comportamiento de datos empezamos a trabajar con Minería de Datos y aplicando la técnica de asociación A PRIORI, encontramos que en el módulo VISTA en las escuelas de Ing. de Minas e Ing. Topográfica y Agrimensura, presentan un comportamiento, con una confiabilidad del 97%. Otro patrón desconocido se presenta en las escuelas de Ingeniería de Minas, Agroindustrial, Económica, Electrónica y Arquitectura y Urbanismo, quienes presentan comportamientos similares en términos de horas de uso, tiempo, uso de recursos y actividades con un nivel de confiabilidad del 98%. Para tener una mayor precisión con la asociación de los datos se trabajó con el algoritmo K-means donde afirmamos en el cluster 0 que la escuela de Ingeniería de Minas tiene más actividad con el módulo Course y View a las 18 horas, y en el cluster 1 con un 23% de la data, se determinó que la escuela de Ing. Económica registra mayor actividad en asignación de tareas visitadas a las 22 horas.
  • Miniatura
    info:eu-repo/semantics/book
    Estadística Descriptiva con R
    Villasante Saravia, Fredy Heric; Ramos Calcina, Alcides; Alvarez Rozas, Teresa Paola , 2023-07-17 - (Universidad Nacional del Altiplano)
    El libro "Estadística Descriptiva con R" es una guía completa diseñada específicamente para estudiantes universitarios interesados en adquirir habilidades en el análisis de datos utilizando el lenguaje de programación R. Esta segunda edición ha sido actualizada para ofrecer una experiencia de aprendizaje aún más enriquecedora. En este libro, los lectores encontrarán una introducción detallada a los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva, que es una parte esencial en la investigación y toma de decisiones basadas en datos. Se presentan de manera clara y concisa los métodos estadísticos y las técnicas utilizadas para resumir y visualizar datos, así como para identificar patrones y tendencias. La principal fortaleza de este libro radica en su enfoque práctico, ya que cada concepto se acompaña de ejemplos detallados y ejercicios resueltos utilizando R. Los lectores aprenderán cómo implementar análisis descriptivos utilizando R y cómo interpretar los resultados obtenidos. Además, se exploran diversos librerías y funciones de R diseñados específicamente para el análisis de datos descriptivos. La segunda edición del libro aborda temas como el análisis exploratorio de datos multivariables. También se ha tenido en cuenta el valioso feedback de los lectores de la primera edición, incorporando mejoras y aclaraciones para una comprensión más sólida de los conceptos estadísticos. Con su enfoque claro y práctico, "Estadística Descriptiva con R" se posiciona como un recurso invaluable tanto para estudiantes universitarios como para profesores de estadística. Este libro ofrece las herramientas necesarias para comprender y aplicar eficazmente los conceptos de estadística descriptiva, al tiempo que promueve la fluidez en el uso de R como una herramienta poderosa y versátil para el análisis de datos. En resumen, esta segunda edición del libro "Estadística Descriptiva con R" proporciona una guía práctica y actualizada para el aprendizaje de la estadística descriptiva, integrando el uso de R como una herramienta esencial. Es un recurso imprescindible para aquellos que deseen adquirir una base sólida en el análisis de datos y aprovechar al máximo las capacidades de R en el proceso.
  • Miniatura
    info:eu-repo/semantics/book
    Introducción a la teoría computacional
    Villasante Saravia, Fredy Heric; Ramos Calcina, Alcides; Alvarez Rozas, Teresa Paola; Torres Cruz, Fred , 2022-12-19 - (Universidad Nacional del Altiplano)
    El texto titulado “Introducción a la Teoría Computacional”, se tuvo mucho cuidado en la presentación de los conceptos y/o definiciones de cada uno de los temas tratados en los diferentes capítulos. Este texto está elaborado para los estudiantes que se inician a nivel de pregrado en las ciencias de la computación. El texto consta de tres capítulos; en la cual se incluye información sobre los temas de Teoría de Autómatas y Lenguajes Formales. El objetivo del texto es el de comprender el concepto de sistema informático abstracto, independiente de tecnologías, lo que conlleva el estudio de los autómatas y su jerarquía. Además, deben estudiarse los lenguajes formales como parte básica del estudio de la Informática. Los contenidos de esta primera parte son los siguientes: gramáticas y autómatas finitos. Finalmente agradecemos a las personas que tengan a bien hacer llegar sugerencias o recomendaciones, con el fin de mejorar su contenido.
  • Miniatura
    info:eu-repo/semantics/book
    Regresión Lineal Simple - Aplicaciones con R
    Carpio Vargas, Edgar Eloy; Villasante Saravia, Fredy Heric; Alvarez Rozas, Teresa Paola; Ramos Calcina, Alcides , 2023-04-10 - (Universidad Nacional del Altiplano)
    La Estadística ha jugado un papel primordial en el desarrollo de la investigación y la sociedad moderna, al proporcionar herramientas metodológicas generales para analizar la variabilidad, determinar relaciones entre variables, diseñar de forma óptima experimentos, realizar predicciones y la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre. Una de las técnicas de este desarrollo es la regresión lineal que es una técnica de modelado estadístico que permite generar un modelo lineal en el que el valor de la variable dependiente o respuesta (Y continua) se determina a partir de un conjunto de variables independientes llamadas predictoras (X1, X2, X3...). Es una extensión de la regresión lineal simple, por lo que es fundamental comprender esta última. Los modelos de regresión múltiple pueden emplearse para predecir el valor de la variable dependiente o para evaluar la influencia que tienen los predictores sobre ella (esto último se debe analizar con cautela para no malinterpretar causa-efecto), entonces, puede ayudar a comprender y predecir el comportamiento de sistemas complejos o a analizar datos experimentales, financieros y biológicos y de otras áreas.
  • Miniatura
    Book
    Series de Tiempo Modelos No Estacionarios (ARIMA). Analisis con R
    Villasante Saravia, Fredy Heric; Ramos Calcina, Alcides; Tumi Figueroa, Ernesto Nayer; Alvarez Rozas, Teresa Paola; Quispe Mamani, Godofredo , 2025-10 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional)
    Este texto universitario, dirigido a estudiantes de nivel universitario, es una guía fundamental para el estudio de series de tiempo no estacionarias. Su propósito académico es establecer una metodología clara, basada en la metodología de Box- Jenkins, pero adaptada para series que exhiben comportamientos no estacionarios, con un fuerte énfasis en su aplicación práctica utilizando R-Studio. El contenido se centra en la naturaleza de la no estacionariedad, abordando tanto la varianza como la media, y las transformaciones necesarias para lograr la estacionariedad, como la diferenciación de series. Un pilar central son los modelos Autorregresivos Integrados de Medias Móviles (ARIMA), concebidos como una generalización de los modelos ARMA para procesos que requieren diferenciación. Adicionalmente, se extienden a los modelos ARIMA Estacionales (SARIMA), esenciales para series con dependencia estacional, cubriendo su construcción, estimación, validación y pronóstico. El objetivo final es dotar al estudiante de una "caja de herramientas" robusta que le permita identificar aproximaciones adecuadas para resolver problemas de pronóstico específicos en series no estacionarias. Este manual fomenta la generación de pruebas de concepto y la investigación autónoma en nuevas metodologías y teorías asociadas, siendo el conocimiento impartido fruto de la experiencia docente, lo que garantiza una perspectiva aplicada y pertinente a las demandas actuales del análisis de datos. Así mismo, el conocimiento aplicado es producto de la experiencia durante el tiempo de permanencia en la Facultad de Ingeniería Estadística e Informática de la Universidad Nacional del Altiplano – Puno. Finalmente agradecemos a las personas que tengan a bien hacer llegar sugerencias y recomendaciones, con el fin de mejorar su contenido.