Proyectos
Modelos de Regresión Cuantílica desde una Perspectiva Bayesiana: Análisis de Sensibilidad y Una Aplicación En datos de Desempeño Estudiantil en Pruebas Saber
Resumen
La regresión cuantílica es un método estadístico que permite estimar diferentes puntos de corte o percentiles de una variable de interés, en contraste con la regresión lineal tradicional que se enfoca únicamente en la media condicional. Esta técnica es valiosa debido a su capacidad para manejar valores atípicos, modelar relaciones no lineales, lidiar con datos asimétricos y evaluar los extremos de la distribución. En este trabajo, nos centraremos en explorar la regresión cuantílica desde una perspectiva bayesiana, realizando un análisis de sensibilidad que abarca diferentes distribuciones a priori y funciones de verosimilitud. Como resultado final, se llevará a cabo una aplicación práctica utilizando datos del ICFES para determinar el efecto de factores sociodemográficos en el puntaje obtenido por estudiantes pertenecientes a diferentes regiones del país en las pruebas Saber 11.
Convocatoria
Nombre de la convocatoria:CONVOCATORIA FORTALECIMIENTO A LA INVESTIGACIÓN FACULTAD DE CIENCIAS 2023
Modalidad:Modalidad única: Apoyar las labores de los docentes de la Facultad de Ciencias con el propósito de fomentar su visibilidad, el intercambio de conocimiento y la formación de estudiantes
Responsable