Modelización y predicción en estadística universitaria
- Autores: María Encarnación Morales Giraldo
- Directores de la Tesis: Carmelo Rodríguez Torreblanca (dir. tes.)
, Antonio Salmerón Cerdán (dir. tes.) - Lectura: En la Universidad de Almería ( España ) en 2006
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Héctor Manuel Ramos Romero (presid.) , Rafael Rumí Rodríguez (secret.) , José Joaquín Céspedes Lorente (voc.) , Manuel Jorge Bolaños Carmona (voc.) , José Antonio Gámez Martín (voc.)
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- Resumen
La introducción de sistemas de financiación vinculada a la consecución de resultados, revela a los indicadores de rendimiento como el soporte más adecuado para estos nuevos mecanismos de asignación de recursos, En esta memoria, se propone una metodología que ayude al análisis de los datos generados por la universidad y apoye la toma de decisiones por parte de los directivos de ésta. El modelo propuesto está basado en redes bayesianas, ya que éstas ofrecen un modelo gráfico, que facilita la comprensión del problema, así como la estructura de dependencias entre las variables. Por otro lado, las técnicas de propagación ofrecen la posibilidad de estudiar los efectos que tendrían las posibles líneas de actuación sobre las variables de interés.
Para finalizar, se ha desarrollado un modelo de predicción de magnitudes en estadística universitaria como herramienta para la toma de decisiones. Dicho modelo se fundamenta en un tipo especial de red bayesiana conocido como Bayes Ingenuo, utilizando MTEs para el tratamiento conjunto de variables discretas y continuas, seleccionando variables en base a la información mutua mediante una estrategia filter-wrapper .
