Una aplicacion del analisis por componentes principales en los indicadores de gestion de las universidades publicas
| dc.contributor.advisor | Yañez Canal, Gabriel | |
| dc.contributor.author | Bueno Guerrero, Yenny Dalexa | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T04:38:50Z | |
| dc.date.available | 2004 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T04:38:50Z | |
| dc.date.created | 2004 | |
| dc.date.issued | 2004 | |
| dc.description.abstract | El análisis por componentes principales (ACP), es un instrumento sumamente valioso en la investigación científica dado que permite, mediante diversos procedimientos matemáticos y estadísticos, simplificar fenómenos complejos y reducirlos a dimensiones básicas más asequibles a nuestro entendimiento. El ACP también es útil cuando el investigador desea agrupar las unidades experimentales en subgrupos de tipos semejantes; permitiendo establecer con ellos posibles tipologias. Con el propósito de documentar los resultados del análisis realizado al sistema de indicadores de las Universidades Estatales se presenta este informe estructurado de la siguiente manera: El primero y el segundo capítulo presenta los conceptos básicos de Álgebra lineal y Estadística, necesarios para la interpretación geométrica y analítica del ACP. El tercer capítulo abarca el ACP, que consiste en describir la variación producida por la observación de p variables aleatorias, en términos de un conjunto de nuevas variables no correlacionadas entre sí (denominadas componentes principales, CP), cada una de las cuales es combinación lineal de las variables originales y se derivan en orden decreciente de importancia, de manera que la primera CP explique tanta variación en los datos originales como sea posible. Finalmente, a partir de la aplicación de la técnica seleccionada, en el capítulo cuarto se presentan los resultados del análisis realizado a los indicadores y se formulan las respectivas conclusiones de acuerdo a los hallazgos documentados. | |
| dc.description.abstractenglish | The Analysis for Principal Components (PCA) it is an extremely valuable instrument in the scientific investigation since it allows by means of diverse mathematical and statistical procedures, to simplify complex phenomena and to reduce them to more affordable basic dimensions to our understanding. The PCA is also useful when the investigator wants to contain the experimental units in subgroups of similar types, allowing settling down with them tipologys possible. With the purpose of documenting the results of the analysis carried out to the system of indicators of the State Universities, this structured report in the following way is presented: The first and the second chapter present the basic concepts of lineal and statistical Algebra, necessary for the geometric and analytic interpretation of the PCA. The third chapter, embraces the PCA that consists on describing the variation taken place by the observation of p random variables, in terms of a group of new variables non correlated among if (denominated Principal Components, PC), each one of those which is lineal combination of the original variables and they are derived in falling order of importance, so that the first PC explains as much variation in the original data as it is possible. Finally, starting from the application of the selected technique, in the quarter chapter, the results of the analysis are presented carried out to the indicators and the respective conclusions are formulated according to the documented discoveries. | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Licenciado en Matemáticas | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/16476 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias | |
| dc.publisher.program | Licenciatura en Matemáticas | |
| dc.publisher.school | Escuela de Matemáticas | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Componentes Principales Variación Correlación | |
| dc.subject.keyword | Principal components Variation Correlation | |
| dc.title | Una aplicacion del analisis por componentes principales en los indicadores de gestion de las universidades publicas | |
| dc.title.english | An application of the analysis for principal components in the indicator of administration of the public universities | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado |