Examinando por Materia "Regresión (Estadistica)"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Evaluación del efecto de la pandemia Covid-19 sobre el precio de la vivienda en la ciudad de Santiago de Cali
    (Universidad del Valle, 2022) Gutiérrez Gil, Juan Diego; Arango Londoño, David; Mosquera Restrepo, Jaime
    La pandemia por el COVID-19 que empezó a afectar a Colombia y Santiago de Cali en marzo de 2020 llevo a que los gobiernos nacional y municipal impusieran medidas restrictivas para contener el contagio del virus, a trav és de diversas disposiciones sanitarias y de distanciamiento social. Estas decisiones afectaron fuertemente los sectores económicos que tienen como necesidad principal la interacción humana, siendo el sector inmobiliario uno de los m ́as afectados. En esta investigación se pretende evaluar el impacto de las restricciones determinadas por los gobiernos nacional y municipal para evitar la propagación del COVID-19 sobre los precios de la vivienda en la ciudad de Cali. Los datos fueron extraídos mediante un algoritmo de Web Scraping desde página web de OLX Colombia en la prepandemia y pospandemia. Haciendo uso de estos registros se construye para cada periodo un conjunto de datos con todas las filas que tienen datos completos. Adicionalmente, mediante la localización espacial del bien se complementaron los datos con covariables del entorno. Posterior a esto, se realiza el análisis exploratorio de datos y se ajusta un modelo de regresión PLS, corrigiendo la multicolinealidad presentada en las variables predictoras. Los resultados sugieren una disminución tanto del precio como de la oferta de la vivienda en el periodo pospandemia, influenciado por las covariables del entorno de la vivienda (Acceso a estaciones del MIO, cercanía a centros comerciales y cercanía a zonas verdes). Como conclusión, se tiene que en el contexto de la pandemia COVID-19 las covariables del entorno de la vivienda juegan un papel fundamental como criterio de adición de valor al precio del inmueble, lo cual impacto de manera negativa el precio de la vivienda en Santiago de Cali.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de regresión cuantílica para la variable peso de neonatos con bajo peso al nacer utilizando imputación múltiple
    (Universidad del Valle, 2023) Mora Mamian, Jose Jeler; Morales Hurtado, Johan Javier; Florez Poveda, Alvaro Jose; Andrade-Bejarano, Mercedes
    Se aborda el problema de los datos faltantes en un contexto longitudinal utilizando registros de neonatos con bajo peso al nacer. El objetivo es introducir la incertidumbre generada por los datos faltantes en la estimación de parámetros del modelo y evitar la pérdida de información importante. Para ello, se utilizan registros tomados de historias clínicas de la unidad de recién nacidos del Hospital Universitario del Valle en Santiago de Cali, Colombia, recopilados durante el período 2002-2015. Estos registros forman parte de un programa de seguimiento de neonatos en diferentes periodos de crecimiento para evaluar su evolución en medidas antropométricas. Se ajustan modelos de regresión cuantílica para explicar el comportamiento de la variable peso en cuantiles específicos de inter ́es, esta variable presenta un 49 % de datos faltantes a lo largo de los seguimientos. Para abordar el problema de datos faltantes, se utiliza el método de imputación múltiple, este método genera múltiples estimaciones de los datos faltantes y combina estas estimaciones para obtener resultados más precisos de los parámetros del modelo basándose en la incertidumbre generada por los registros que faltan.