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Modelo de pronóstico del impuesto predial de administración tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno – 2014 / Roxana Yaneth Condori Chambi / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2014)
Título : Modelo de pronóstico del impuesto predial de administración tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno – 2014 Tipo de documento: texto impreso Autores: Roxana Yaneth Condori Chambi, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2014 Número de páginas: 80 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar el Titulo Profesional : Ingeniero Estadistico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: El presente trabajo de investigación se realizó con el propósito de determinar un modelo de pronóstico de recaudación por pagos del impuesto predial mensual para la Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno que hasta ahora la Gerencia de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial – Puno no tiene el conocimiento de la aplicación de modelos estadísticos de pronóstico del impuesto predial derivados desde un enfoque de series de tiempo ya que el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) impone las metas anuales para administrar la recaudación, los registros y la fiscalización tributaria, incorporando a los contribuyentes de condición omisos, morosos.
El objetivo que se planteo fue el siguiente: “Determinar un modelo de pronóstico del impuesto predial de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno para el año 2014.”
La variable estudiada fue la recaudación por pagos del impuesto predial. La serie de pagos del impuesto predial mensual fue obtenida de la Gerencia de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial – Puno, para el periodo 2005 al 2013. En la determinación del mejor modelo se utilizó la metodología de Box – Jenkins y se validó mediante la prueba de Akaike, BIC, otros; utilizando el software estadístico Statgraphics Centurion XVI.
Del análisis realizado se obtuvo el siguiente modelo fue:
Palabras claves: Modelo, Pronostico, Impuesto, Predial, Administración, TributariaLink: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=82434 Modelo de pronóstico del impuesto predial de administración tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno – 2014 [texto impreso] / Roxana Yaneth Condori Chambi, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2014 . - 80 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM.
Para Optar el Titulo Profesional : Ingeniero Estadistico e Informático
Idioma : Español (spa)
Resumen: El presente trabajo de investigación se realizó con el propósito de determinar un modelo de pronóstico de recaudación por pagos del impuesto predial mensual para la Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno que hasta ahora la Gerencia de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial – Puno no tiene el conocimiento de la aplicación de modelos estadísticos de pronóstico del impuesto predial derivados desde un enfoque de series de tiempo ya que el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) impone las metas anuales para administrar la recaudación, los registros y la fiscalización tributaria, incorporando a los contribuyentes de condición omisos, morosos.
El objetivo que se planteo fue el siguiente: “Determinar un modelo de pronóstico del impuesto predial de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno para el año 2014.”
La variable estudiada fue la recaudación por pagos del impuesto predial. La serie de pagos del impuesto predial mensual fue obtenida de la Gerencia de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial – Puno, para el periodo 2005 al 2013. En la determinación del mejor modelo se utilizó la metodología de Box – Jenkins y se validó mediante la prueba de Akaike, BIC, otros; utilizando el software estadístico Statgraphics Centurion XVI.
Del análisis realizado se obtuvo el siguiente modelo fue:
Palabras claves: Modelo, Pronostico, Impuesto, Predial, Administración, TributariaLink: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=82434
Modelo de pronóstico del impuesto predial de administración tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno – 2014
El presente trabajo de investigación se realizó con el propósito de determinar un modelo de pronóstico de recaudación por pagos del impuesto predial mensual para la Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno que hasta ahora la Gerencia de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial – Puno no tiene el conocimiento de la aplicación de modelos estadísticos de pronóstico del impuesto predial derivados desde un enfoque de series de tiempo ya que el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) impone las metas anuales para administrar la recaudación, los registros y la fiscalización tributaria, incorporando a los contribuyentes de condición omisos, morosos.
El objetivo que se planteo fue el siguiente: “Determinar un modelo de pronóstico del impuesto predial de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno para el año 2014.”
La variable estudiada fue la recaudación por pagos del impuesto predial. La serie de pagos del impuesto predial mensual fue obtenida de la Gerencia de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial – Puno, para el periodo 2005 al 2013. En la determinación del mejor modelo se utilizó la metodología de Box – Jenkins y se validó mediante la prueba de Akaike, BIC, otros; utilizando el software estadístico Statgraphics Centurion XVI.
Del análisis realizado se obtuvo el siguiente modelo fue:
Palabras claves: Modelo, Pronostico, Impuesto, Predial, Administración, TributariaCondori Chambi, Roxana Yaneth - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2014
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DisponibleT18674-25131-01 T18674 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleModelo de pronóstico para número de egresos hospitalarios usando redes neuronales – Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno, 2009 - 2018 / Veneranda Calla Charrez / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2019)
Título : Modelo de pronóstico para número de egresos hospitalarios usando redes neuronales – Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno, 2009 - 2018 Tipo de documento: texto impreso Autores: Veneranda Calla Charrez, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: 86 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar el Título Profesional de : Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español (spa) Resumen: El Hospital Regional Manuel Núñez Butrón-Puno actualmente no cuenta con una documentación que les permita tomar referencias sobre pronósticos de los egresos hospitalarios. El objetivo fue obtener la mejor RNA correspondiente para el pronóstico de número de egresos hospitalarios en el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón-Puno. La población estuvo conformada por el total de egresos hospitalarios registrados en el tiempo, la muestra estuvo conformada por los pacientes egresados en los 120 meses correspondientes al periodo 2009 – 2018. La técnica estadística utilizada fue la red neuronal mediante los procedimientos de (Kaastra & Boyd, 1996) y como arquitectura de tipo Percetron Multicapa. La RNA dispuso de seis capas (M = 6), una, de entrada, con una neurona (S1 =1), una, de salida con una neurona (S6 = 10) y cuatro, ocultas con diferente número de neuronas en cada una (S2 =2, S3=6, S4=7, S5=9). Para determinar el número de neuronas de las capas ocultas se tuvo en cuenta que pocas neuronas no permiten a la RNA realizar un buen ajuste y que demasiadas neuronas pueden provocar overfitting. El error (MAPE) de entrenamiento mínimo fue de 2% y el error (MAPE) de validación mínimo fue de 4%, la RNA seleccionada fue (1, 2, 6, 7, 9, 10). Finalmente se obtuvieron el pronóstico de 12 meses en adelante; presentó un comportamiento estable en el siguiente año 2019 de enero a diciembre. En línea: http://tesis.unap.edu.pe/handle/UNAP/11474 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=108812 Modelo de pronóstico para número de egresos hospitalarios usando redes neuronales – Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno, 2009 - 2018 [texto impreso] / Veneranda Calla Charrez, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2019 . - 86 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM.
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Idioma : Español (spa)
Resumen: El Hospital Regional Manuel Núñez Butrón-Puno actualmente no cuenta con una documentación que les permita tomar referencias sobre pronósticos de los egresos hospitalarios. El objetivo fue obtener la mejor RNA correspondiente para el pronóstico de número de egresos hospitalarios en el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón-Puno. La población estuvo conformada por el total de egresos hospitalarios registrados en el tiempo, la muestra estuvo conformada por los pacientes egresados en los 120 meses correspondientes al periodo 2009 – 2018. La técnica estadística utilizada fue la red neuronal mediante los procedimientos de (Kaastra & Boyd, 1996) y como arquitectura de tipo Percetron Multicapa. La RNA dispuso de seis capas (M = 6), una, de entrada, con una neurona (S1 =1), una, de salida con una neurona (S6 = 10) y cuatro, ocultas con diferente número de neuronas en cada una (S2 =2, S3=6, S4=7, S5=9). Para determinar el número de neuronas de las capas ocultas se tuvo en cuenta que pocas neuronas no permiten a la RNA realizar un buen ajuste y que demasiadas neuronas pueden provocar overfitting. El error (MAPE) de entrenamiento mínimo fue de 2% y el error (MAPE) de validación mínimo fue de 4%, la RNA seleccionada fue (1, 2, 6, 7, 9, 10). Finalmente se obtuvieron el pronóstico de 12 meses en adelante; presentó un comportamiento estable en el siguiente año 2019 de enero a diciembre. En línea: http://tesis.unap.edu.pe/handle/UNAP/11474 Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=108812
Modelo de pronóstico para número de egresos hospitalarios usando redes neuronales – Hospital Regional Manuel Núñez Butrón – Puno, 2009 - 2018
El Hospital Regional Manuel Núñez Butrón-Puno actualmente no cuenta con una documentación que les permita tomar referencias sobre pronósticos de los egresos hospitalarios. El objetivo fue obtener la mejor RNA correspondiente para el pronóstico de número de egresos hospitalarios en el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón-Puno. La población estuvo conformada por el total de egresos hospitalarios registrados en el tiempo, la muestra estuvo conformada por los pacientes egresados en los 120 meses correspondientes al periodo 2009 – 2018. La técnica estadística utilizada fue la red neuronal mediante los procedimientos de (Kaastra & Boyd, 1996) y como arquitectura de tipo Percetron Multicapa. La RNA dispuso de seis capas (M = 6), una, de entrada, con una neurona (S1 =1), una, de salida con una neurona (S6 = 10) y cuatro, ocultas con diferente número de neuronas en cada una (S2 =2, S3=6, S4=7, S5=9). Para determinar el número de neuronas de las capas ocultas se tuvo en cuenta que pocas neuronas no permiten a la RNA realizar un buen ajuste y que demasiadas neuronas pueden provocar overfitting. El error (MAPE) de entrenamiento mínimo fue de 2% y el error (MAPE) de validación mínimo fue de 4%, la RNA seleccionada fue (1, 2, 6, 7, 9, 10). Finalmente se obtuvieron el pronóstico de 12 meses en adelante; presentó un comportamiento estable en el siguiente año 2019 de enero a diciembre.
Calla Charrez, Veneranda - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2019
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DisponibleModelo de proyección y estadísticas de demandas ingresadas en el juzgado especializado en lo civil período 1980 - 1989 Puno / Edwing Marino Merma Pacho / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (1995)
Título : Modelo de proyección y estadísticas de demandas ingresadas en el juzgado especializado en lo civil período 1980 - 1989 Puno Tipo de documento: texto impreso Autores: Edwing Marino Merma Pacho, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 1995 Número de páginas: 96 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm Nota general: Para Optar Título Profesional de : Ingeniero Estadístico Idioma : Español (spa) Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=65616 Modelo de proyección y estadísticas de demandas ingresadas en el juzgado especializado en lo civil período 1980 - 1989 Puno [texto impreso] / Edwing Marino Merma Pacho, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 1995 . - 96 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm.
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Idioma : Español (spa)
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Modelo de proyección y estadísticas de demandas ingresadas en el juzgado especializado en lo civil período 1980 - 1989 Puno
Merma Pacho, Edwing Marino - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 1995
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Código de barras Signatura Tipo de medio Ubicación Sección Estado T22-0030-01 T0030 Tesis Profesional Bib. Esp. Ing Estadistica e Informática Estanteria (Tesis) Consulta en sala
DisponibleT22-0030-02 T0030 Tesis Profesional Bib. Esp. Ing Estadistica e Informática Estanteria (Tesis) Consulta en sala
DisponibleT27-0482-01 T0482 Tesis Profesional Bib. Esp. Medicina Humana Estanteria (Tesis) Consulta en sala
Disponible1919-006618-00 T1919 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleModelo de regresión para determinar el comportamiento del consumo de agua con datos provenientes de la Empresa Municipal de servicios de agua potable de la Ciudad de Puno 1992-1999 / Jesús David Machaca Quispe / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2000)
Título : Modelo de regresión para determinar el comportamiento del consumo de agua con datos provenientes de la Empresa Municipal de servicios de agua potable de la Ciudad de Puno 1992-1999 Tipo de documento: texto impreso Autores: Jesús David Machaca Quispe, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2000 Número de páginas: 89 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm Nota general: Para Optar Título Profesional de : Ingeniero Estadístico Idioma : Español (spa) Clasificación: [Agneaux] Enfermería gestión Resumen: Determina el comportamiento de las variables utilizadas al consumo de agua potable en la ciudad de Puno. Incremento o disminución en el consumo de agua potable para la prevención y planificación de instituciones que requieran su estudio. Investigación de uso de Métodos estadísticos a fin de analizar el comportamiento de las variables, comportamiento del consumo de agua potable en función del tiempo mensual, mediante modelos de regresión lineales y no lineales. Modelo de regresión exponencial con relación a las demás funciones matemáticas: Lineal Simple, Cuadrática, Cúbica, Exponencial, Polinómico, Modelo de regresión de la forma Y= a + bX + c/X² y el modelo LnY =a+bX cuyas variables en estudio son el consumo de agua en función del tiempo. Resultados: ecuaciones de regresión matemática son las más aceptables de un numeroso grupo de ecuaciones, efectuado el análisis de regresión de los modelos se seleccionó un grupo de 7, la ecuación que tiene el mayor R². Modelo tendencia frente a los demás, el mismo que es utilizado para estimar y proyectar el consumo de agua para el período correspondiente a los años subsiguientes comprendidos entre los años 2000-2005. Modelo de regresión para los datos de volumen de agua producido en el período 1992-1999, para luego realizar proyecciones para los años 2000-2005. Uso de modelos para realizar estudios de consumo de agua y prever el incremento del mismo para períodos posteriores, adecuada distribución a la demanda de agua en sus distintas categorías para incrementar la eficiencia en la distribución y abastecimiento de agua potable en la ciudad de Puno. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=71009 Modelo de regresión para determinar el comportamiento del consumo de agua con datos provenientes de la Empresa Municipal de servicios de agua potable de la Ciudad de Puno 1992-1999 [texto impreso] / Jesús David Machaca Quispe, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2000 . - 89 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm.
Para Optar Título Profesional de : Ingeniero Estadístico
Idioma : Español (spa)
Clasificación: [Agneaux] Enfermería gestión Resumen: Determina el comportamiento de las variables utilizadas al consumo de agua potable en la ciudad de Puno. Incremento o disminución en el consumo de agua potable para la prevención y planificación de instituciones que requieran su estudio. Investigación de uso de Métodos estadísticos a fin de analizar el comportamiento de las variables, comportamiento del consumo de agua potable en función del tiempo mensual, mediante modelos de regresión lineales y no lineales. Modelo de regresión exponencial con relación a las demás funciones matemáticas: Lineal Simple, Cuadrática, Cúbica, Exponencial, Polinómico, Modelo de regresión de la forma Y= a + bX + c/X² y el modelo LnY =a+bX cuyas variables en estudio son el consumo de agua en función del tiempo. Resultados: ecuaciones de regresión matemática son las más aceptables de un numeroso grupo de ecuaciones, efectuado el análisis de regresión de los modelos se seleccionó un grupo de 7, la ecuación que tiene el mayor R². Modelo tendencia frente a los demás, el mismo que es utilizado para estimar y proyectar el consumo de agua para el período correspondiente a los años subsiguientes comprendidos entre los años 2000-2005. Modelo de regresión para los datos de volumen de agua producido en el período 1992-1999, para luego realizar proyecciones para los años 2000-2005. Uso de modelos para realizar estudios de consumo de agua y prever el incremento del mismo para períodos posteriores, adecuada distribución a la demanda de agua en sus distintas categorías para incrementar la eficiencia en la distribución y abastecimiento de agua potable en la ciudad de Puno. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=71009
Modelo de regresión para determinar el comportamiento del consumo de agua con datos provenientes de la Empresa Municipal de servicios de agua potable de la Ciudad de Puno 1992-1999
Determina el comportamiento de las variables utilizadas al consumo de agua potable en la ciudad de Puno. Incremento o disminución en el consumo de agua potable para la prevención y planificación de instituciones que requieran su estudio. Investigación de uso de Métodos estadísticos a fin de analizar el comportamiento de las variables, comportamiento del consumo de agua potable en función del tiempo mensual, mediante modelos de regresión lineales y no lineales. Modelo de regresión exponencial con relación a las demás funciones matemáticas: Lineal Simple, Cuadrática, Cúbica, Exponencial, Polinómico, Modelo de regresión de la forma Y= a + bX + c/X² y el modelo LnY =a+bX cuyas variables en estudio son el consumo de agua en función del tiempo. Resultados: ecuaciones de regresión matemática son las más aceptables de un numeroso grupo de ecuaciones, efectuado el análisis de regresión de los modelos se seleccionó un grupo de 7, la ecuación que tiene el mayor R². Modelo tendencia frente a los demás, el mismo que es utilizado para estimar y proyectar el consumo de agua para el período correspondiente a los años subsiguientes comprendidos entre los años 2000-2005. Modelo de regresión para los datos de volumen de agua producido en el período 1992-1999, para luego realizar proyecciones para los años 2000-2005. Uso de modelos para realizar estudios de consumo de agua y prever el incremento del mismo para períodos posteriores, adecuada distribución a la demanda de agua en sus distintas categorías para incrementar la eficiencia en la distribución y abastecimiento de agua potable en la ciudad de Puno.
Machaca Quispe, Jesús David - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2000
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Código de barras Signatura Tipo de medio Ubicación Sección Estado T22-0094-01 T0094 Tesis Profesional Bib. Esp. Ing Estadistica e Informática Estanteria (Tesis) Consulta en sala
Disponible6787-11075-00 T6787 Tesis Profesional Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Consulta en sala
DisponibleModelo de regresión lineal para predecir el rendimiento potencial de agentes de ventas de la embotelladora S.A. PEPSI - Juliaca / David Quispe Puma / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2002)
Título : Modelo de regresión lineal para predecir el rendimiento potencial de agentes de ventas de la embotelladora S.A. PEPSI - Juliaca Tipo de documento: texto impreso Autores: David Quispe Puma, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática Fecha de publicación: 2002 Número de páginas: 23 páginas Il.: ilustraciones, tablas Dimensiones: 30 cm Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar el Grado / Titulo Profesional : Licenciado en Estadística e Informática Idioma : Español (spa) Resumen: CONCLUSIONES
Luego de haber realizado un análisis minucioso sobre las ventas de la Embotelladora Frontera PEPSI de la ciudad de Juliaca durante el año 2002, se llega a las siguientes conclusiones:
PRIMERO: El mejor modelo de regresión libre de supuestos determinada mediante la Regresión Forward StepWise (Regresión hacia adelante).
SEGUNDO: Al momento de realizar la regresión en cualquier Software Estadístico se cumplen muchos de los supuestos por lo que no es necesario hacer la prueba de todos los supuestos en un modelo de regresión lineal clásico.
TERCERO: Para obtener el rendimiento potencial de Agentes de ventas de la Embotelladora Frontera S.A. PEPSI de la Ciudad de Juliaca, solo es necesario incluir en el modelo de regresión lineal múltiple las siguientes variables: Habilidad de comunicación (HC; X3) y Simpatía (SI; X4).
CUARTO: Las variables que no están incluidas en el modelo de regresión resultante están de alguna manera relacionadas con las variables que se incluyen en el modelo.
QUINTO: Para efectos de predicción e interpretación, se realizará de acuerdo al modelo de regresión reducido que está libre de supuestos.Nota de contenido: Zona Territorial de Estudio:. PE:PUNO. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=73468 Modelo de regresión lineal para predecir el rendimiento potencial de agentes de ventas de la embotelladora S.A. PEPSI - Juliaca [texto impreso] / David Quispe Puma, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2002 . - 23 páginas : ilustraciones, tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM.
Para Optar el Grado / Titulo Profesional : Licenciado en Estadística e Informática
Idioma : Español (spa)
Resumen: CONCLUSIONES
Luego de haber realizado un análisis minucioso sobre las ventas de la Embotelladora Frontera PEPSI de la ciudad de Juliaca durante el año 2002, se llega a las siguientes conclusiones:
PRIMERO: El mejor modelo de regresión libre de supuestos determinada mediante la Regresión Forward StepWise (Regresión hacia adelante).
SEGUNDO: Al momento de realizar la regresión en cualquier Software Estadístico se cumplen muchos de los supuestos por lo que no es necesario hacer la prueba de todos los supuestos en un modelo de regresión lineal clásico.
TERCERO: Para obtener el rendimiento potencial de Agentes de ventas de la Embotelladora Frontera S.A. PEPSI de la Ciudad de Juliaca, solo es necesario incluir en el modelo de regresión lineal múltiple las siguientes variables: Habilidad de comunicación (HC; X3) y Simpatía (SI; X4).
CUARTO: Las variables que no están incluidas en el modelo de regresión resultante están de alguna manera relacionadas con las variables que se incluyen en el modelo.
QUINTO: Para efectos de predicción e interpretación, se realizará de acuerdo al modelo de regresión reducido que está libre de supuestos.Nota de contenido: Zona Territorial de Estudio:. PE:PUNO. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=73468
Modelo de regresión lineal para predecir el rendimiento potencial de agentes de ventas de la embotelladora S.A. PEPSI - Juliaca
CONCLUSIONES
Luego de haber realizado un análisis minucioso sobre las ventas de la Embotelladora Frontera PEPSI de la ciudad de Juliaca durante el año 2002, se llega a las siguientes conclusiones:
PRIMERO: El mejor modelo de regresión libre de supuestos determinada mediante la Regresión Forward StepWise (Regresión hacia adelante).
SEGUNDO: Al momento de realizar la regresión en cualquier Software Estadístico se cumplen muchos de los supuestos por lo que no es necesario hacer la prueba de todos los supuestos en un modelo de regresión lineal clásico.
TERCERO: Para obtener el rendimiento potencial de Agentes de ventas de la Embotelladora Frontera S.A. PEPSI de la Ciudad de Juliaca, solo es necesario incluir en el modelo de regresión lineal múltiple las siguientes variables: Habilidad de comunicación (HC; X3) y Simpatía (SI; X4).
CUARTO: Las variables que no están incluidas en el modelo de regresión resultante están de alguna manera relacionadas con las variables que se incluyen en el modelo.
QUINTO: Para efectos de predicción e interpretación, se realizará de acuerdo al modelo de regresión reducido que está libre de supuestos.Quispe Puma, David - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2002
Para Optar el Grado / Titulo Profesional : Licenciado en Estadística e Informática
Zona Territorial de Estudio:. PE:PUNO.
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Código de barras Signatura Tipo de medio Ubicación Sección Estado T9020 T9020 Informe de Aplicación Práctica Biblioteca Central Area Tesis (sótano) Disponible Modelo de regresión logística con datos censurados y no censurados para el síndrome de burnout de los Estudiantes de la Universidad Nacional del Altiplano Puno, 2013 - II / Luisa Paola Valeria Acurio Cruz / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2013)
PermalinkModelo de regresión para la participación pluvial en la Ciudad de Puno Período 1979 - 2012 / Magdalena Jallo Apaza / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2014)
PermalinkModelo de regresión poisson, para el estudio de la fecundidad según la influencia del nivel de educación y la edad, de las mujeres de la comunidad campesina de Pallalla - Puno, Período 2001 - 2010 / Giovanna Judith Allcca Alca / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2011)
PermalinkModelo de seguimiento de factores cuantitativos del sistema educativo en la Universidad Nacional del Altiplano - Puno de 1980 a 1990, sus proyecciones al Año 2000 / María Maura Salas Pilco / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (1992)
PermalinkModelo de serie de tiempo para predecir las atenciones por emergencia, según servicios del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón - Puno 2004 - 2007. / Yeny Cutipa Percca / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelo de series de tiempo para la evolución del parque automotor / Javier Fernando Castillo Zapana / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2004)
PermalinkModelo de series de tiempo para predecir la producción mensual de truchas criadas en jaulas Departamento de Puno Año 2009 / Edelmira Vilca Quispe / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de los niveles medios de agua del Lago Titicaca, periodo 1984 - 2008, Puno / Karin Corina Huacantara Chambi / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de los niveles medios de agua del Lago Titicaca, periodo 1984 - 2008, Puno / Karin Corina Huacantara Chambi / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelo uniecuacional para describir y predecir el comportamiento de la temperatura mínima en el Distrito de Santa Rosa de Mazocruz, periodo 1985 - 2009, Puno / Obdulia Del Carmen Diaz Pareja / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelo uniecuacional para determinar el ingreso neto de las pequeñas y medianas empresas del sector comercial en la Ciudad de Juliaca - 2008 / Jesus Maria Daza Cahuana / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelo uniecuacional para predecir el beneficio de saca mensual de ganado vacuno en Camal Municipal de Ilave, Periodo 2000 - 2009 / Wilberth Layme Atencio / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelo uniecuacional para pronóstico de las temperaturas máximas en la ciudad de Puno, periodo 1985 - 2010 / Gustavo Mayta Ccama / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2012)
PermalinkModelo univariante para el consumo doméstico mensual de agua potable en el Distrito de Ilave – EMSA Puno, Periodo 2002 - 2013 / Leonardo Quispe, Juan David / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2017)
PermalinkModelo univariante del consumo de energía eléctrica en la ciudad de Juliaca 2004-2009 / Juan Alberto Arratia Huamani / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelo univariante para el consumo de energía eléctrica doméstica en el distrito de Ayaviri – Electro Puno, periodo 2004- 2013 / Yeny Luz Rosmery Quispe Pacco / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2015)
PermalinkModelo univariante para el consumo Mensual de enérgia eléctrica doméstica en el Distrito de Putina – Electro Puno, Periodo 2005- 2015 / Carcasi Mamani, Percy Cesar / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2017)
PermalinkModelo univariante para describir y predecir el comportamiento de las infecciones respiratorias agudas en niños menores de 5 años en el periodo 2003 - 2009 en la provincia de Puno / Luz Maritza Larico Carcausto / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelo univariante para describir y predecir la extracción mensual de estaño en la Empresa Minera San Rafael Minsur S.A. del Distrito de Antauta - Melgar, período 2002 - 2017 / Tapara Palomino, Sonia Perciveranda / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2017)
PermalinkModelo univariante para estimar el proceso de atenciones en el hospital de apoyo Sandia 2013 / Dario Centeno Teves / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2013)
PermalinkModelo univariante para predecir el número de casos de infecciones respiratorias agudas, neumonía y defunciones en niños menores de 5 años en la Dirección Regional de Salud Puno - 2018 / Jaime Juculaca Chura / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2019)
PermalinkModelo univariante para predecir el número de casos de iras en menores de 5 años de la provincia de Lampa, periodo 2000 - 2011 / Yovana Concepción Colque Mendoza / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2012)
PermalinkModelo univariante de predicción de consumo de energía eléctrica para el servicio eléctrico de Ilave - Electro Puno, período 2000 - 2009 / Yúvisa Fersamad Coasaca Pacovilca / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelo univariante para la predicción de la desnutrición crónica de los niños menores de cinco años en el Hospital Regional Manuel Núñez Butrón, Puno 2012 - 2016 / Clever Uriel Machaca Quispe / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2017)
PermalinkModelo univariante para pronosticar la cantidad de ventas mensuales de bolsas de cemento Rumi producidos en la planta Cemento Sur del Distrito de Caracoto, periodo 2005 - 2018 / Roger Jhón Calla Coaquira / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2019)
PermalinkModelo Univariante para el Pronóstico de la Evolución de los Ratios de Morosidad de Créditos Vencidos para la Caja Municipal de Ahorro y Crédito Arequipa Periodo 2002 - 2010 / Jenny Sandra Flores Huayllara / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2011)
PermalinkModelo univariante de pronóstico del número de unidades de transfusión de sangre en el hospital Regional Manuel Nuñez Butrón -Puno periodo 2006 - 2015 - I / Walter Octavio Merlin Mamani / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2015)
PermalinkModelos de descripción y predicción univariante aplicado a las pernoctaciones turistas en los establecimientos de hospedaje de la ciudad de Puno periodo 2000 - 2010 / Miriam Esmeralda Hinojosa Flores / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelos de predicción aplicables a los cambios climatológicos del distrito de Puno, 1964 - 1998 / Vladimir Benavides Camacho / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2000)
PermalinkModelos para la producción y consumo de agua potable en el distrito de Puno, períodos 2001 - 2009 / Roxana Amparo Monteagudo Quispe / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2011)
PermalinkModelos de pronóstico del volumen de acopio de leche y producción de quesos en la planta quesera del centro Poblado de Chijnaya / Carmen Cala Callisaya / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2013)
PermalinkModelos de regresión de la dinámica de contaminación de la Bahía Interior de la Ciudad de Puno / José Javier Cutimbo Estrada / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2013)
PermalinkModelos de regresión logística multinomial de la calidad de fibra de alpaca huacaya en función de sus características: sexo y edad - Corani, Carabaya, Puno – 2017 / Roque Cruz, Maria Juaquina / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2018)
PermalinkModelos de series de tiempo para el pronóstico de temperaturas ambientales mínimas en el Distrito de Puno período 2000 - 2009 / Yesmira Mollinedo Mamani / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2010)
PermalinkModelos uniecuacionales para la serie temporal de saca mensual de ganado vacuno ocurridos en camales de la Subregión de Puno, periodo: 1982 -1991 / Tito Cutipa Flores / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (1993)
PermalinkModelos univariantes para describir y predecir la serie de nacimientos y defunciones del Distrito de Acora, Periodo 1994-2015 / Ramos Arocutipa, Fuany Sayda / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2017)
PermalinkModelos univariantes para describir y pronosticar la afluencia de turistas en la provincia de Puno, periodo 1995 - 2005 / Marleni Cruz Mamani / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2006)
PermalinkModelos univariantes y espectros de series de tiempo para pacientes hospitalizados por neumonía y bronconeumonía en el Hospital Carlos Monje Medrano Juliaca (1980-1993) / Porfirio Neira Churata / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (1995)
PermalinkModelos univariantes para predecir el comportamiento de las temperaturas máximas (°C) y temperaturas mínimas (°C) de la estación climatológica ordinaria de Azángaro, periodo 1993 - 2009 / Walther Fredy Soncco Huaman / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2011)
PermalinkModelos univariantes para predecir el consumo de energía eléctrica en el distrito de Puno, 2000 - 2005 / Judith Marleni Curasi Allca / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2006)
PermalinkModelos univariantes para predecir y describir los nacimientos y las defunciones de la población de la provincia de Lampa - Región Puno, periodo 1994 - 2003 / Nestor Felipe Colque Limache / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2006)
PermalinkModelos univariantes para el pronóstico de número de casos de aborto y preeclampsia de hospitalización del servicio de obstetricia del Hospital Regional Manuel Núñez Butrón de Puno periodo 2002 – 2018-II / Jabel Adrián López Tito / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2018)
PermalinkMoldeamiento del presupuesto institucional de apertura para la unidad ejecutora 400 Salud Puno Lampa 1999-2007 / Nélida Magaly Quispe Pino / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2013)
PermalinkNivel de conocimiento de los alumnos de la Universidad Nacional del Altiplano - Puno, respecto a los tipos de metales pesados que contaminan el medio ambiente - 2017. / Pedro Sucasaire Yancachajlla / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2018)
PermalinkNivel de conocimiento sobre la enfermedad de tuberculosis de los pacientes del programa de control de TBC del Hospital Carlos Monge Medrano, Juliaca - 2004 / Diego Mamani Chambi / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática (2015)
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