Facultad de Ciencias e Ingeniería
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Item Brecha en ingresos por género en el sector salud implementación bayesiana(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-04-26) Ormeño Meza, Rubén Aaron; Sal y Rosas Celi, Víctor GiancarloLa brecha salarial entre hombres y mujeres es un tema abordado con mucho énfasis en los últimos años y los profesionales del sector salud no son ajenos a esta problemática. En el desarrollo del presente trabajo de investigación se tuvo por objetivo implementar un modelo de regresiones gamma que permita modelar el ingreso del profesional de salud diferenciándolo según sexo, profesión y otras variables confusoras. La estimación de los parámetros se llevó a cabo desde una perspectiva bayesiana. Estos métodos de estimación se exploran mediante implementaciones computaciones con el software R y Stan. La ventaja principal de usar el enfoque bayesiano en el modelo de regresiones gamma es la posibilidad de añadir variables confusoras como componentes espaciales. Para ello, se define teóricamente el modelo y se explican los conceptos de geoestadística y modelos espaciales necesarios para el trabajo. Finalmente, el modelo se ilustra mediante una aplicación que usa una encuesta con representatividad nacional sobre el sistema de salud en el Perú.Item Marco de trabajo para la gestión de inventarios de repuestos en una empresa de montacargas basado en técnicas de aprendizaje automático, simulación y optimización(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-09-16) Cuya Nizama, Eduardo Andre; Carbajal López, EduardoLos inventario de partes de repuestos se caracterizan por albergar un gran volumen de productos con características distintas y poseer una demanda intermitente y altamente variable, lo cual hace que la tarea de realizar un planeamiento adecuado a través de métodos tradicionales sea imposible. Se propone un marco de trabajo basado en técnicas de clasificación, pronostico, simulación y optimización como propuesta para encontrar la política óptima para la gestión cada producto y de esa manera reducir los costos derivados de esta. Este documento estudia la situación actual de una empresa de venta y alquiler de montacargas peruana que atraviesa por esta problemática y detalla el procedimiento y técnicas de modelamiento matemática que se deben aplicar en cada etapa para poder implementar el marco de trabajo. Para la etapa de clasificación, se sustenta el uso de un nuevo sistema de clasificación alfa-omega de 5 categorías. En la etapa de pronóstico, se propone el uso de métodos basados en Inferencia Bayesiana. En la etapa de simulación, se hace uso del método de Montecarlo para recrear las diversas políticas posibles para cada producto. En la etapa de optimización, se hace uso de Optimización Bayesiana para encontrar los parámetros de dichas políticas tales que maximizan la utilidad. Para finalizar, se evalúan los requisitos y beneficios económicos que conlleva la implementación de este marco de trabajo. Se concluye que el marco de trabajo propuesto puede llegar a generar ahorros significativos para la empresa; sin embargo, para lograr el éxito en su implementación es necesario de una cultura organizacional que permita la sinergia entre las áreas involucradas.