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dc.contributor.advisorCortez Bonilla, Luis Marcelo-
dc.contributor.authorMoyota Paguay, Alex Rolando-
dc.date.accessioned2023-08-14T17:35:49Z-
dc.date.available2023-08-14T17:35:49Z-
dc.date.issued2023-07-26-
dc.identifier.citationMoyota Paguay, Alex Rolando. (2023). Aplicación de un Modelo Matemático mediante Estadística Multivariante para identificar los estratos sociales de los hogares de la ciudad de Ambato en el cuarto trimestre del año 2019. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19288-
dc.descriptionEl objetivo de esta investigación fue aplicar un modelo matemático mediante Estadística Multivariante que permita identificar los estratos sociales de los hogares de la ciudad de Ambato en el cuarto trimestre del año 2019. Para esta investigación se seleccionó la base de datos de las Encuestas de Hogares ENEMDU como fuente de información y se aplicó mediante el software libre R un análisis de componentes principales (ACP), este modelo permitió identificar las variables que mejor resumen la información de la base de datos, para segmentar de manera eficiente los estratos sociales de los hogares de la ciudad de Ambato. Estas variables son: las horas trabajadas por semana, satisfacción laboral, antigüedad laboral y la dependencia económica. Mediante estas variables, se definen los umbrales a partir de los cuartiles de corte identificados en las curvas de densidad de cada una de las variables; así, estas variables permiten estratificar los hogares ambateños e identificar a qué segmento pertenecen, utilizando la escala que este estudio ha generado. Se comprobó la hipótesis mediante una prueba estadística chi-cuadrado. Se concluyó que el Análisis de Componentes Principales es un modelo estadístico del Análisis Multivariante que permitió estratificar la ciudad de Ambato. Finalmente, se recomienda utilizar este modelo como referente para que sea replicado en las diferentes urbanizaciones en general, como insumo de análisis socioeconómico para ayudar a la ejecución y análisis en políticas públicas.es_ES
dc.description.abstractThis research aimed to apply a mathematical model through Multivariate Statistics that allows identifying the social strata of households in the city of Ambato in the fourth quarter of 2019. For this research, the ENEMDU Household Surveys database was selected. as a source of information, and principal component analysis (PCA) was applied using the free software R. This model made it possible to identify the variables that best summarize the information in the database, to efficiently segment the social strata of the households of the city of Ambato. These variables are the hours worked per week, job satisfaction, job seniority, and economic dependency. Through these variables, the thresholds are defined from the cut-off quartiles identified in the density curves of each variable. Thus, these variables make it possible to stratify “Ambateños” households and identify which segment they belong to using the scale that this study has generated. The hypothesis was verified by employing a statistical chi-square test. It was concluded that the Principal Components Analysis is a statistical model of the Multivariate Analysis that allowed to stratify the city of Ambato. Finally, it is recommended to use this model as a reference to be replicated in the different urbanizations in general, as an input for socioeconomic analysis to help the execution and analysis of public policies.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTIPEC;20T01705-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectMATEMÁTICASes_ES
dc.subjectESTRATIFICACIÓN SOCIALes_ES
dc.subjectANÁLISIS MULTIVARIANTEes_ES
dc.subjectANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALESes_ES
dc.subjectCURVAS DE DENSIDADes_ES
dc.subjectPRUEBA CHI CUADRADOes_ES
dc.titleAplicación de un Modelo Matemático mediante Estadística Multivariante para identificar los estratos sociales de los hogares de la ciudad de Ambato en el cuarto trimestre del año 2019.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalPérez Rojas, José Luis-
dc.contributor.miembrotribunalUrgiles Rodríguez, Bladimir Enrique-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
Aparece en las colecciones: Maestrias: Modalidad Proyectos de Investigación y Desarrollo

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