El compromiso como variable mediadora para la predicción de las futuras intenciones de consumo en los servicios. Una aproximación empírica a los consumidores de artes escénicas en España

[ES] El presente trabajo de investigación trata de arrojar luz sobre las relaciones entre las variables Satisfacción, Compromiso, Confianza y Futuras Intenciones de compra. Con este fin, se propone un Modelo de Gestión de las Relaciones con Clientes de Servicios en el que se observa que la variable más importante en la consecución de resultados positivos en lo que respecta a intenciones de asistencia futura de los consumidores es el Compromiso.

Una aproximación integral desde la metodología del descubrimiento del conocimiento al problema de la predicción de supervivencia en el desastre del Titanic

El objetivo de este trabajo es estudiar el Desastre del Titanic, utilizando la metodología del Descubrimiento del Conocimiento (KDD). La tesis propone diferentes variantes de cómo aplicar técnicas de Minería de Datos y herramientas del Aprendizaje Automático para predecir de forma eficiente la sobrevivencia de los pasajeros. Con este fin se han adaptado diferentes algoritmos de pre-procesamiento de datos, selección de variables y clasificación, a las características particulares del problema tratado. Algunos de estos algoritmos han sido implementados o sus implementaciones han sido modificadas para el caso específico del problema del Titanic.

Técnicas de predicción económica

Este documento es de utilidad como material docente a cualquier estudiante o persona interesada que quiera introducirse en el estudio de la predicción económica. De hecho, está pensado para su utilización, todo o en parte, en los cursos de predicción que se imparten en la licenciatura en Economía y en la licenciatura en Administración de Empresas.El contenido se centra en las técnicas de predicción cuantitativas de análisis de series temporales univariante. En el capítulo 1 se introduce la necesidad de la predicción y se describen las principales técnicas y sus limitaciones. El capítulo 2 define la noción de modelos de componentes no observados, objetivo central de este libro. Estos modelos se desarrollan con más detalle en el capítulo 3 que analiza las series con tendencia, en el capítulo 4 que trata de las series con estacionalidad y en el capítulo 5 que estudia los Modelos Estructurales de series temporales que son modelos basados en la idea de los componentes no observados pero especificados de forma estocástica. Por último, en el capítulo 6 se presenta de forma sucinta la teoría de la predicción con modelos ARIMA y el capítulo 7 ofrece al lector una colección de ejercicios como apoyo para trabajar los distintos temas planteados.

Los diversos modelos de predicción de fracaso empresarial

Este estudio es una revisión de la literatura sobre la predicción del fracaso empresarial, definiendo en primer lugar el concepto de fracaso junto con sus limitaciones, y realizando un estudio sobre los modelos de predicción de fracaso empresarial más relevantes que hayan sido desarrollados en estos casi 100 años. Partiendo de unos modelos simples basados en el estudio y análisis de los ratios, hasta efectuar unas metodologías innovadoras, como el análisis multivariante, la aplicación de variables ficticias en los estudios, el modelo de regresión logit, y actualmente empleando programas informáticos basados en la inteligencia artificial utilizando las redes neuronales y los árboles de decisión.

Promedio bayesiano de modelos para la predicción del consumo máximo de oxígeno en deportistas con datos de no-ejercicio

Históricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo máximo de oxígeno (VO2max) han sido construidos mediante regresión lineal frecuentista, usando técnicas estándar de selección de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estadística en el proceso de selección del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a través del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias técnicas frecuentistas usuales de selección de variables. Con tal fin, se implementó un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L·min-1), así como registros de Género, Deporte, Edad, Peso, Talla e Índice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 ± 4.9 años, media ± SD; n = 272). Se propuso una clasificación de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcción del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implementó en base a dos métodos: Occam's window y Composición de Modelo mediante el método de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC²). Se observaron discrepancias en la selección de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos métodos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron Género y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la más alta probabilidad de inclusión a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribución para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R² ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el método de regresión por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el más respaldado por los datos, en términos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por técnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicción de 90 por ciento. La clasificación de deportes reveló resultados consistentes.

Brotado pre cosecha y pre germinado en cebada cervecera : predicción de la susceptibilidad del cultivo basada en el ambiente y manejo pos cosecha de los granos dañados

El grano de cebada cervecera (Hordeum vulgare L.) debe conservar su capacidad germinativa para poder ser malteado. El brotado pre-cosecha (BPC) y el pre-germinado obstaculizan la consecución de este objetivo. El objeto de esta tesis fue desarrollar conocimientos y herramientas tecnológicas que permitan manejar la susceptibilidad a estas adversidades en pre- y pos-cosecha del cultivo. Se evaluó el efecto del ambiente durante el llenado de granos sobre la dinámica de salida de la dormición y la susceptibilidad a BPC del cultivo y se estudiaron relaciones entre el nivel de pregerminado y la longevidad potencial (Ki) de lotes de cebada, en los principales cultivares comerciales de uso actual en Argentina. Ni la disponibilidad de nitrógeno del suelo ni el fotoperíodo medio durante el llenado tuvieron efectos sobre el nivel de dormición de los granos y la susceptibilidad a BPC del cultivo. La baja disponibilidad hídrica durante el llenado y las altas temperaturas imperantes durante las últimas etapas de este período aumentaron la susceptibilidad a BPC en todos los cultivares con resistencia intermedia a brotado, existiendo interacción entre ambos factores ambientales. Se desarrollaron modelos predictivos de la susceptibilidad a BPC basados en los efectos del ambiente térmico, para cada cultivar. Si la susceptibilidad es alta y existe pronóstico de lluvias el productor de cebada puede anticipar la cosecha y secar artificialmente. El pre-germinado no afectó la viabilidad inicial pero sí la longevidad potencial de los lotes de cebada. Se encontraron asociaciones positivas entre este último parámetro y el valor de Falling Number de los lotes. Esto permite la predicción de la viabilidad de un lote de cebada durante su almacenamiento en la maltería, y el diseño de las condiciones de almacenaje según el nivel de daño por pre-germinado y los requerimientos de la industria

Infiltración del agua en un suelo de un establecimiento de producción animal intensiva : factibilidad de predicción de la misma empleando el modelo de Green y Ampt y funciones de pedotransferencia

El objetivo de este trabajo fue evaluar la eficiencia del modelo de Green-Ampt en la predicción de la infiltración del agua en el suelo haciendo uso de funciones de pedotransferencia (FPT) de Saxton y Rawls (SR), Wösten y Nemes (WN) y las del programa Rosetta (ROS) y analizar el efecto de la carga animal sobre este proceso, por medio de los modelos empíricos de Mezencev (Mez) y el de Swarzendruber (SW), en un establecimiento de producción animal. El estudio se llevó a cabo en un establecimiento sito en la localidad de Marcos Paz, Pcia. de Bs.As. Se eligieron dentro del predio, cuatro grupos de sectores de acuerdo a la intensidad de carga (Ic) : nula (testigo), media, alta y muy alta. El proceso de infiltración se relevó por medio de anillos de Muntz hasta alcanzar la tasa de infiltración básica (TIB). Se tomaron muestras para determinar la densidad aparente (DA), carbono total (CT), humedad gravimétrica (H), conductividad hidráulica saturada (Ks) y se midió la resistencia a la penetración (Rp). Se llevaron a cabo en total 70 ensayos de infiltración y los resultados permitieron concluir que: 1) La carga animal produjo solamente efectos notorios de disminución de la TIB para muy alta Ic. 2) El modelo de SW resultó describir el fenómeno desde el punto de vista físico mejor que el de Mez. 3) La predicción del modelo de GA resultó satisfactoria utilizando las FPT de WN, pero no con las de SR o ROS. 4) Los valores de Ks medidos resultaron entre 5 y 10 veces mayores que los correspondientes de TIB. 5) La TIB dependió sólo de las variables Ic, DA y CT en un modelo de regresión lineal

Análisis de la respuesta del trigo a la fertilización nitrogenada en la pampa arenosa y su predicción

p.325-334

Cuarta operación MOPFEN 9508 Monitoreo Oceanográfico para la predicción del fenómeno El Niño - Líneas Paita y Punta Falsa

Detalla los resultados de las investigaciones realizadas hasta las 100 mn de Paita y Punta Falsa, entre el 08 y 11 de agosto de 1995. Presenta los resultados de los aspectos físicos y químicos, así como de los análisis cualitativos y cuantitativos del fitoplancton y zooplancton (composición, abundancia, distribución específica e indicadores biológicos) los cuales indican condiciones normales a moderadamente frías en el invierno de 1995.

Predicción de la tolerancia de una variedad de Saccharomyces uvaruma la alta concentración de etanol en fermentaciones de mostos concentrados, mediante el uso de un modelo matemático simple

Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Microbiología Industrial) UANL

Análisis de la incertidumbre en la predicción de los productos de la fusión del fierroesponja [por] Asdrúbal Treviño A.

Tesis (Maestría en Ing. Química) U.A.N.L.

Diseño de una frita coloreadora por medio de un modelo termodinámico de predicción de pares Redox por Elías Carrillo Bañuelos

Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Ingeniería Cerámica Orientada a Vidrio) U.A.N.L.

Modelo de expectativas de devaluación y predicción cambiaria un caso aplicado a México por Klender Aimer Cortez Alejandro.

Tesis (Maestría en Administración con Especialidad en Finanzas) U.A.N.L.

Parámetros fisicoquímicos para la obtención de modelos de predicción en la calidad poscosecha del tomate (solanum lycopersicum).

Tesis (Maestría en Ciencias Agrícolas) UANL, 2011.

Predicción del volumen del tejido adiposo visceral con una imagen simple de resonancia magnética y su relación con factores de riesgo cardiovascular en hombres adultos jóvenes.

Tesis (Maestría en Ciencias en Nutrición) UANL, 2012.