somosnlp-hackathon-2022/unam_tesis huggingface dataset:
Propuesta de metodología de análisis para un nuevo producto dirigido a automóviles eléctricos 
Autor: Claudia Yenit Hernández Pedro
Año: 2022
Carrera: Actuaría

El objetivo del presente trabajo es realizar un análisis identificando los factores que intervienen en la creación de un Seguro enfocado a automóviles con tecnología nueva y mostrando que el mercado de seguros necesita crear productos para segmentos que empiezan a crecer a nivel mundial. En México existe el mercado de seguros el cual cuenta con una estructura sólida para hacer frente a los riesgos actuales y además existen diversas opciones, aun con esta solidez en el sector asegurador hay mucho mercado potencial en el ramo de Automóviles. Actualmente, los autos eléctricos que circulan en México cuentan con un seguro que no considera las características especiales, cuentan con el seguro tradicional que está dirigido a autos con un motor de combustión común, esto ocurre porque hoy no existe en el mercado un seguro dirigido solo a autos eléctricos y mostraréestas diferencias a considerar, por ejemplo: las tarifas actuales se calculan considerando un riesgo de un automóvil con combustible en el cual las cuotas consideran autopartes de un vehículo con motor de gasolina, no se considera pagar partes básicas para automóvil eléctrico, las asistencias viales que tiene el seguro son de pasa corriente y galones de gasolina en caso de que se ocupe etc. , no se cuenta con una asistencia que tenga características especiales para autos eléctricos como recarga de batería. Por lo anterior, en el mercado no existe un seguro dirigido totalmente a un automóvil de características eléctricas, esto es una necesidad que en poco tiempo perfila a tener una gran demanda.
Aplicación de un modelo logístico para detectar la relación de altos niveles de plomo en sangre en la presión arterial 
Autor: Ivett Selene Quintana Nogueda
Año: 2022
Carrera: Actuaría

Los datos de variables múltiples se presentanen todaslas ramas de la ciencia, se obtienen cuando uninvestigador mide o evalúa más de un atributo de interés o características de una unidad experimental (cualquier objeto o concepto que se puede medir o evaluar de alguna manera). Amedida que incrementa el número de variables y unidades experimentales, laimportancia y uso de métodos multivariados esimprescindible, puesto que algunos de ellos permiten resumir grandes cantidades de información o bien encontrar relaciones entre: 1) variables respuesta 2) unidades experimentales 3) tanto las variables respuesta como las unidades experimentales. En el desarrollo de esta tesinase describeel modelo de regresión logística, un método multivariado muy utilizado en epidemiología. Este modelo matemático será aplicado, p ara determinar factores asociados a desarrollar hipertensión arterial en adultos residentes de Santa María Atzompa, Oaxaca. Debido a que estudios en México han sugerido que personas que realizan actividades artesanales, en especial relacionadoscon la fabricación del barro vidriado, tienen altas concentraciones de plomo en sangre, aunado a esto quese ha demostrado que este metal tiene efectos adversos en la salud como: daños en el sistema renal, neurológico, reproductor y cardiovascular, surge la inquietud de estimar la influencia que los niveles de plomo tienen sobre la probabilidad de que una persona padezca hipertensión arterial. En el desarrollo de está tesinase pretende dar respuesta a las siguientes interrogantes, tanto del ámbito técnico comodelpráctico: ¿Cuándo se debe utilizar un modelo logístico? ¿Qué criterios se utilizan para incluir una variable? ¿Cómo se estiman los coeficientes y qué significado tienen en el modelo? ¿Cuáles son los criterios para determinar el mejor modelo logístico? ¿Qué variables influyen en la probabilidad de hipertensión arterial, mediante un modelo logístico, en la población de Santa MaríaAtzompa, Oaxaca? ¿Los altos niveles de plomo en sangre, sonun factor de riesgo de hipertensión arterial en la población estudiada?
Actualización de cuadros de oferta y utilización y matrices de insumo producto simétricas 
Autor: Lizbeth Areli Trejo Serrano
Año: 2022
Carrera: Actuaría

Las Cuentas Nacionales son un sistema integrado de cuentas macroeconómicas el cual tiene como propósito reflejar los aspectos con mayor relevancia en un país. En México surealización está a cargo del Instituto Nacional de Geografía y Estadística (INEGI). Su objetivo es presentar la información de forma compacta y coherente, en ella se muestranlos flujos de producción, el consumo y la acumulación que se genera un país durante un periodo de tiempo determinado. Esto se realiza a través de diversos componentes, entrelos cuales se encuentran los Cuadros de Oferta y Utilización, sobre los cuales versará el siguiente trabajo. Los Cuadros de Oferta y Utilización (COU) son un conjunto de matrices las cuales resumenla disponibilidad de bienes y servicios (oferta) y el destino de los mismos (utilización) entre los diversos sectores económicos. Además de esto, en nuestro país estos se usan para lacreación de la Matriz Insumo Producto (MIP), la cual es una representación ordenada yresumida del equilibrio entre la oferta y la utilización de bienes y servicios en la economía. Su utilidad se ve limitada por su periodicidad, ya que al menos en la región latinoamericana se publican de manera quinquenal, la causa es la periodicidad de las fuentes de información, ya que está ligada a los censos económicos. Sin embargo, existen métodos para lograr laproyección de años posteriores contando sólo con información parcial. En el presente trabajo se desarrolló un proceso a través del método RAS para lograr la proyección de los COU entre quinquenios que sólo se tiene información limitada. Particularmente se uso de la información pública que se encuentra en el portal de INEGI respectoa las Cuentas Nacionales por lo que el proceso puede replicarse sin ningún inconvenientepor cualquier persona. En los capítulos subsecuentes se describe desde el origen hasta el proceso que implica elCOU y la MIP. En específico el capítulo 4 contiene todos los detalles de la intervención, el cual se divideen 3 secciones. La sección 4.1 presenta el sustento académico del trabajo y a su ves se fragmenta en 3 sectores; la primera describe de manera detallada los componentes y supuestosque deben de cumplir los COU, la segunda se explica el procedimiento que se lleva a cabopara la obtención de la MIP a partir de los COU y por último se expone el método GRAS;a continuación la sección 4. 2 delinea el sistema que se implemento para producir los COU y las peculiaridades del mismo, en esta se integra el código que se diseño en R para ejecutarel método RAS; y finalmente en la sección 4. 3 se presentan los resultados y conclusionesen cuanto al procedimiento que se efectuó. El proceso se realizó para la construcción de los COU de los años 20102012 y 20142017
Método extendido de ajuste de distribuciones 
Autor: José Carlos del Valle López
Año: 2022
Carrera: Actuaría

Al rededor del siglo cuarto después de cristo, el imperio de Romano habría de enfrentarse a la Liga Latina, una confederación con casi mil años de historia conformadapor treinta tribus y aldeas. Tras la victoria del imperio en Antium en 338 a. C. , el ejército romano debíade sobreponerse sobre el resto de la confederación, sin embargo, no se impondríandirectamente con la fuerza, más bien, otorgaron la posibilidad de tener la ciudadaníaromana a ciertos grupos e incorporarse al imperio, a otras se les declaró independientesy los últimos grupos fueron diezmadas para después poder ser colonizados. En años posteriores, las ciudades competían por el favor romano y solicitabanpoder pertenecer al imperio. Divide y vencerás, en la guerra, en la ciencia y en la vida, implica enfrentary resolver un problema complejo separándolo en componentes más sencillas tantasveces como sea necesario, por ejemplo:En economía aplicamos la descomposición para realizar el análisis de series detiempo, pues en el proceso separamos la tendencia, la estacionalidad y el ruido blanco, para a cada parte confirmamos hipótesis y aplicamos pruebas distintas que nos dan un mayor entendimiento de lo que sucede a través del tiempo y saber si el modelo esaplicable a las observaciones
Modelo de stress testing para compañías de seguros 
Autor: María Vanessa Joseline Aguilar Zavala
Año: 2021
Carrera: Actuaría

un mayor entendimiento de lo que sucede a través del tiempo y saber si el modelo esaplicable a las observaciones En esta investigación, se proporcionan al lector, todos los elementos relacionados con la elaboración y aplicación de la Prueba de Solvencia Dinámica, de manera estructurada, con la finalidad de que sea una guía en todo lo relacionado con este concepto. La informaciónaquí presentada fue recopilada de diversas fuentes, que van desde papers teóricos y material didáctico, hasta los documentos relacionados con lo que establece la regulación en México. En elcapítulo I, se abordan los antecedentes históricos a nivel mundial de la Prueba de Solvencia Dinámica, haciendo hincapié en México, explicandolos fundamentos matemáticos y actuariales para la realización de la mismaen nuestro país, así como la preparación del marco normativo para su implementación. En el capítulo II, se presenta todo lo relativo a la normatividad de la Prueba de Solvencia Dinámicaen México, comolo manifestado en la Ley de Instituciones de Seguros y de Fianzas, la Circular Única de Seguros y Fianzas, y el Estándar de Práctica Actuarial. En el capítulo III, se aborda todo lo relacionado conlas fórmulas de proyección a nivel cartera para la realización de la Prueba de Solvencia Dinámica, dicho capítulo presenta las fórmulas para las proyecciones de Seguros a Largo Plazo y a Corto Plazo, también para el RCS y Margen de Solvencia. Enel Capítulo IV, se muestra de manera gráfica la realización de una Prueba de Solvencia Dinámica para el escenario base, con una aseguradora ficticia, denominada “Seguros Marlex, S. A. de C. V. ”, la cual opera únicamente daños, específicamente los ramos de incendio y automóviles. Asimismo, se realiza su respectivo análisis de los resultados obtenidos, identificando si la Compañía es solvente o por el contrario, puede caer en insolvencia en cualquier momento.
Aplicación de algoritmos de conglomeración para la identificación de patrones en las reflexiones de los profesores sobre sus experiencias en el proyecto El Aula del Futuro 
Autor: Daniela Andaluz Ramírez
Año: 2021
Carrera: Actuaría

Últimamente la automatización de tareas se ha vuelto de especial interés en elcampo del análisis de datos. Una herramienta no solo apropiada sino que tambiénmoderna para automatizar tareas es la Inteligencia Artificial. Existen dos corrientes que definen a la Inteligencia Artificial, la primera la definecomo la capacidad de imitar acciones humanas de forma artificial y la segunda ve ala Inteligencia Artificial como el proceso de lograr un objetivo o resolver una tarea dela mejor forma posible. Este trabajo se guiará con la segunda corriente. El aprendizaje automatizado es una rama de la Inteligencia Artificial basada enla idea de que los sistemas pueden aprender de los datos con mínima intervención humana. Dentro del aprendizaje automatizado se encuentra el aprendizaje no supervisado, que nos brinda un instrumento para poder automatizar la tarea de encontrar patrones, categorizar y extraer datos importantes: la conglomeración. La conglomeración es el arte de encontrar grupos en los datos; la conglomeraciónde textos puede proporcionar información sobre la composición de una colección dedocumentos y, a menudo, se utiliza como el paso inicial en el análisis de datos. En este trabajo se intentará encontrar patrones en las reflexiones de los profesores sobre sus experiencias, éxitos y dificultades en el proyectoEl Aula del Futuro, utilizando algoritmos de conglomeración. En el capítulo 2 se iniciará con una introducción a la Inteligencia Artificial, al aprendizaje automatizado y a los distintos tipos de aprendizaje que existen. En el capítulo 3 se profundizará en algoritmos de conglomeración, en donde serevisarán cinco de los algoritmos más conocidos, además de los conceptos de disimilitudes, similitudes y distancias. También se explicarán formas de encontrar el númeroóptimo de grupos y la conglomeración de texto, pasando superficialmente por el procesamiento de lenguaje natural. En el capítulo 4 se presentará el proyectoEl aula del Futuro, un proyecto que buscaayudar a lograr un cambio profundo en las estrategias didácticas, donde el uso de lasTIC sea la piedra angular en la innovación educativa. Dentro de las actividades de esteproyecto se compilarán las reflexiones de los profesores sobre sus experiencias enElAula del Futuro. En este mismo capítulo se presentará el planteamiento del problema, hipótesis y metodología de este trabajo. Se procederá a agrupar el conjunto de textosde las reflexiones de los profesores sobre sus experiencias en el proyectoEl Aula delFuturo. Los resultados se presentarán en este capítulo, así como un análisis de ellos. En el capítulo 5 se presentarán las conclusiones de este trabajo, en donde sediscutirán las razones por las que la hipótesis de este trabajo es cierta o no.
Regresión logística y soluciones para multicolinealidad en riesgo de crédito 
Autor: Delia Zaret Cárdenas Moreno
Año: 2021
Carrera: Actuaría

En la vida cotidiana existen diversos problemas de clasificación en donde se tieneuna variable respuesta que, por lo regular, nos expresa la ocurrencia de un evento o lano ocurrencia de dicho evento, esto es mejor conocido como un evento de respuestabinaria. Por ejemplo, imaginemos que tenemos una población de individuos que pidenun préstamo y sólo parte de esta población paga su deuda y la otra no, o bien, existeuna población de individuos que contrae una enfermedad y otros que no la contraen. Este problema se vuelve interesante en el momento en el que por medio de diversastécnicas estadísticas se puede predecir si el evento va a ocurrir o no basado en algunascaracterísticas de los individuos o incluso características del evento, estas características se conocen como variables independientes y la variable respuesta binaria comovariable dependiente. En este trabajo nos enfocaremos en describir y aplicar los fundamentos de algunas de las técnicas estadísticas que ayudan a hacer estas predicciones, como la regresión logística, y sus principales elementos conformados por la componente aleatoria y sistemática. Por otro lado hablaremos de un problema que se presentaal tener una alta correlación entre las variables independientes, esto se conoce comomulticolinealidad y cuando esta característica está presente en nuestra base de estudiose necesita implementar otras alternativas ya que la multicolinealidad puede causar quela interpretación del modelo sea errónea, una de las técnicas que han mostrado buenosresultados para atenuar este problema son los modelos de penalización en particular laregresión ridge [10]. También es posible implementar modelos de reducción de dimensión como análisis de componentes principales y a partir de los resultados construir unnuevo modelo de regresión logística. Estos modelos, a pesar de que tienen muchas otras aplicaciones, en este trabajoserán aplicados a una base de riesgo de crédito, donde el objetivo principal es clasificar de manera adecuada a los clientes que cumplen su deuda y a los que no lo haceny poder aplicar el modelo a clientes futuros para poder identificar si ese cliente seráun deudor o pagará su deuda. Antes de ajustar cualquier modelo es indispensable estudiar nuestra base de datos mediante un análisis exploratorio de los datos en dondenos familiarizaremos con las variables continuas y categóricas. Una vez que hayamosfinalizado este proceso construiremos y evaluaremos mediante pruebas de bondad deajuste diversos modelos para poder elegir el modelo que mejor se adecue a la base dedatos, y finalmente podamos interpretar los resultados.
Apuntes y ejercicios resueltos de pruebas de hipótesis 
Autor: Ricardo Alexis Cauich García
Año: 2021
Carrera: Actuaría

En las investigaciones siempre existen preguntas y precisamente son diseñadas para responderlas. En la estadística inferencial existen dos grandes áreas, la estimación de parámetros y el diseño de pruebas de hipótesis. Ambos tópicos son primordiales en cualquier estudio estadístico. Por ello podríamos hacernos algunas preguntas como ¿Cuál es el mejor estimador para inferir algún parámetro desconocido en cierta población?, ¿Existirá alguna diferencia estadísticamente significativa entre un estimador y el parámetrode algunapoblación? o ¿entre dos estimadores?Al hacer alguna estimación ¿Qué tan seguros podemos estar de ella?, para responder a estas preguntas recurriremos a laspruebaso contrastesde hipótesis. Tomemos por ejemplo lo siguiente, tratemos de encontrar un estimador de la edad promedio de los estudiantes de estadística II de la licenciatura de actuaría de la Fes Acatlán, una forma de hacer esto sería tomar la media muestral de las edades de algún grupo que cumpla estas condiciones, pero este estimador¿qué tan preciso seria?, ¿sería esta la mejor estimación para la edad promedio?, si por ejemplo ahora tomamos la media muestral de tres grupos de diferente generación que cumplan los supuestos, ¿Cómo saber que estimación es mejor?. A lo largo de este texto se presentarán técnicas y procedimientos estadísticos con los cuales seremos capaces de dar respuesta a todo este tipo de cuestionamientos.
Ajuste de un modelo de regresión logística a la población censada de la encuesta intercensal 2015 
Autor: Juan Andrés Cervantes Sandoval
Año: 2021
Carrera: Actuaría

La Encuesta Intercensal 2015 (EIC2015) levantada durante el mes de marzo del 2015, provee la información recabada en alrededor de 5. 9 millones de viviendas mediante elcuestionario ampliado. Se trata de una encuesta de cobertura temática amplia que actualizala información sobre el volumen, composición y distribución de la población y de lasviviendas particulares habitadas del territorio nacional. Atendiendo la solicitud de losusuarios y con el propósito de generar información que posibilite dar seguimiento a losgrupos vulnerables, se determinó captar la información de todas las viviendas de 814municipios del país. Dado que estos municipios fueron completamente censados, las más de tres millones deobservaciones en esta población fueron consideradas en una base de datos por separado, ignorando desde luego el diseño muestral de la encuesta. En elCapítulo 2se detalla laconstrucción de esta base de datos, donde además se trabajó la selección de observacionesque cumplen criterios para ser ajustados en la regresión logística, según las variablesrespuesta Ingreso(Y)y explicativas seleccionadas: Sexo, Edad, Situación Laboral, NivelEducativo, Lengua indígena, Situación Conyugal y Entidad. Esta base, nombrada poblaciónde interés, consiste en 686, 243 elementos. En elCapítulo 3se describe el ajuste un modelo de regresión logística a la población deinterés, donde se consideraron los supuestos estadísticos que el conjunto de observaciones enla variable respuesta, {y1, ···, y686, 243}constituye una muestra aleatoria de observacionesindependientes e idénticamente distribuidas. Posteriormente se realizó una muestra aleatoriasimple del 20 % de la población de interés que redujo la carga computacional en los algoritmosde selección del modelo de regresión logística. Esta muestra consistió de{y1, ···, y137, 243}observaciones que toman en cuenta los mismos supuestos de independencia que en lapoblación. Con el fin de ejemplificar el ajuste de un modelo de regresión logística cuando lasobservaciones provienen de un esquema muestral complejo, en elCapítulo 4se describela selección de dos muestras siguiendo el diseño similar al utilizado por el INEGI en laEIC2015 considerando el identificador de Estrato y UPM de pertenencia registrado en cadaobservación. El ajuste del modelo de regresión logística, la estimación de los coeficientesy de su desviación estándar consideran el supuesto de independencia de las observaciones. Este supuesto es difícil de sostener cuando las observaciones provienen de un esquemacomplejo de selección, por esto la estimación de los parámetros se realizó utilizando softwareespecializado, el paqueteSurveydel softwareR. En elCapítulo 5, se tomó el modelo seleccionado en la muestra con diseño complejo demayor tamaño y se estimaron los parámetros en la población y tres muestras. Se analizaronlos intervalos de confianza para los coeficientes estimados y se reagruparon dos categoríasen la variable Entidad. Al final se analizaron las estimaciones a través de la razón de momios.
Modelos lineales mixtos: aplicación al análisis de la renovación contextual 
Autor: Tania Nayeli Chávez Mañón
Año: 2021
Carrera: Actuaría

En el área de las matemáticas, la estadística es probablemente la más interdisciplinaria, aborda desde el análisis de datos para investigaciones científicas, hasta el desarrollo deestrategias para la toma de decisiones en empresas públicas y privadas de todos los sectores. El trabajo que se presenta a continuación resultó de la aplicación de modelos linealesmixtos a una serie experimental diseñada para estudiar el fenómeno de renovación contextual. Estos experimentos se realizaron en el Laboratorio de Mecanismos Neuronales yCognitivos del Aprendizaje (LMNCA) de la Facultad de Psicología, UNAM. En el LMNCA se estudian los mecanismos asociativos que subyacen al aprendizaje. Para ello, se diseñan preparaciones experimentales en las que se emplean ratas cepa Wistar, las cuales se entrenan durante varias sesiones a emitir una respuesta (por ejemplo presionar una palanca) para obtener alimento. En vista de que se realizan una serie mediciones, los datos obtenidos en estos experimentos se consideran medidas repetidas o datos longitudinales. El manejo de datos longitudinales es común en la psicología y en otras áreascomo: la medicina, la biología, la epidemiología, entre otras. Por lo que, el desarrollo y laaplicación de modelos que analizan este tipo de datos ha tomado gran relevancia. En alárea de la psicología usualmente se utiliza el ANOVA de medidas repetidas para analizardatos longitudinales, sin embargo en los últimos años se ha optado por un modelo másflexible, el modelo lineal mixto (MLM). A fin de describir el uso del MLM para la serie de experimentos mencionada, el presentedocumento se divite en seis capítulos;Modelo de Regresión Lineal, Medidas Repetidas yDatos Longitudinales, Modelo Lineal Mixto, Modelos animales en el estudio de las recaídas, ImplementaciónyConclusiones, en los cuales se desarrollarán los siguientes contenidos:En el primer capítulo, se revisa el modelo de regresión lineal, ya que el MLM es unaextensión de éste para cuando los datos presentan alguna estructura de correlación querompe el supuesto de independencia. El segundo capítulo describe ampliamente las características de los datos longitudinales y el interés de su estudio. En el tercer capítulo, sedesarrolla la formulación del MLM como alternativa para modelar datos longitudinales, sedescriben sus supuestos, la estimación de parámetros, así como las inferencias del modelo. El cuarto capítulo está dedicado a presentar el marco conceptual en el que se insertala serie experimental analizada, que incluye la descripción del procedimiento empleado(condicionamiento instrumental) y el fenómeno bajo estudio (renovación contextual). Enel quinto capítulo, se describen a detalle, los objetivos, la modelación y análisis de cadaexperimento mediante el software R con el paquete estadísticonlme. Por último, el sextocapítulo está dedicado a las conclusiones finales.
Inferencia estadística aplicada para generar una propuesta de grupos para las carreras de actuaría, ciencias de la computación, matemáticas y matemáticas aplicadas de la Facultad de Ciencias 
Autor: Miriam Gabriela Colín Núñez
Año: 2021
Carrera: Actuaría

En este trabajo se propone un algoritmo para generar una asignación de grupos. Esto con lafinalidad de disminuir el tiempo que toma actualmente realizar los esqueletos de horarios asícomo las asignaciones de grupos en la Facultad de Ciencias de la UNAM (Facultad). Se hará un análisis estadístico del número de alumnos de la Facultad. Estos datos se recabarán de las páginas de internet (páginas web) de horarios de la Facultad. Después se obtendráuna estimación del número de alumnos por materia y por hora de las carreras de Actuaría, Ciencias de la Computacion, Matemáticas y Matemáticas Aplicadas. Dichas carreras pertenecen al Departamento de Matemáticas de la UNAM. Con esta estimación se simularánesqueletos de horarios que se calificarán de acuerdo a ciertos criterios. Se utilizará la teoríadel Algoritmo Genético para resolver el problema de asignación de grupos. A lo largo del trabajo se utilizará el lenguaje de programaciónRcon el programaRStudio. Debido a que sirve para realizar análisis estadísticos, gráficas, estimaciones, modelosmatemáticos, entre otras funciones. Los códigos hechos para el trabajo se pueden ver en elrepositoriohttps://github. com/ArrigoCoen/Faculty_schedule_simulation. A continuación presentamos un pequeño resumen del contenido de cada capítulo:En el primer capítulo se definen los conceptos y la nomenclatura que se utilizarán en el trabajo. Se plantea el problema de programación lineal con su función objetivo y sus restricciones. En el segundo capítulo se explica cómo se obtuvieron los datos de las páginas web de loshorarios de la Facultad. Se muestran los problemas encontrados al limpiar la base de datos. En el tercer capítulo se realiza un análisis estadístico del número de alumnos de la Facultad. Se dividen por semestres pares e impares, por turno y por carrera. En la última sección sehace un análisis del número de grupos por hora. Además se realizará una comparación con elnúmero de alumnos por hora y se muestra la relación que existe entre ellos. En el cuarto capítulo se muestra cómo se simularon las solicitudes de los profesores y lademanda de alumnos. Con dichos resultados y con el modelo de mezcla de normales sesimula un esqueleto de horarios. Considerando el esqueleto simulado y las solicitudes de profesores simuladas, en el quinto capítulo se aplica el Algoritmo Genético para obtener una buena asignación de grupos(Materia, Profesor, Hora). Se observan los datos obtenidos y se hace un análisis de ellos. Por lo cual la lectura de esta tesis puede ser útil tanto para las personas encargadas de la realización de los horarios, como para los alumnos que quieran aprender las distintas herramientasque se utilizaron para este análisis y consolidación del algoritmo.
Clasificador de textos del Servicio de Administración Tributaria para análisis de mensajes en Twitter mediante algoritmos de Machine Learning NaiveBayes 
Autor: César Antonio Cortés Hernández
Año: 2021
Carrera: Actuaría

Machine learning es una herramienta que tiene un gran alcance en distintas áreas, ya que ayuda a realizar tareas de forma eficiente y en un menor tiempo a comparación de un ser humano. Dado el auge digital al que nos enfrentamos hoy en día, las redes sociales se han vuelto de interés con un universo extenso de información, de esta forma es primordial el análisis para conocer la interacción que existe entre los usuarios. Para cualquier servicio que brinde algún tipo de atención mediante una red social, es indispensable realizar un análisis de la información para poder conocer el mercado meta y así analizar dudas, quejas o comentarios sobre el servicio, por lo que la clasificación de textos tiene gran relevancia para poder realizar análisis y crear un beneficio de manera bilateral. En este estudio, en el título se menciona la institución, Servicio de Administración Tributaria, lugar donde se utilizaron ciertos algoritmos, sin embargo, por cuestiones de privacidad de datos personales, se decidió aplicar a una base sobre el Servicio de Transporte Colectivo Metro de la CDMX para visualizar las problemáticas existentes en este servicio. En el primer capítulo se hará una introducción a los temas principales del trabajo, la historia de la clasificación de textos para conocer el propósito y evolución que ha tenido a lo largo del tiempo esta rama de machine learning. Relatar sobre características y usos en Twitter y finalmente se hará un resumen sobre la historia de la Red de Transporte Metro de la Ciudad de México. El segundo capítulo plasmará distintos algoritmos que se ocupan para la clasificación de textos, realizando una indagación más detallada en el algoritmo NaiveBayes mismo que se aplicará para fines de esta investigación. En el tercer capítulo se mostrará el análisis de la explotación de la base de datos del metro de la CDMX en el periodo de junio y julio del 2019, se realizará un análisis descriptivo de la información para finalmente explicar, aplicar a través del algoritmo la clasificación; y mostrar los resultados que se obtienen de la misma. Finalmente, el cuarto capítulo contendrá las conclusiones sobre la aplicación del algoritmo, así como las obtenidas en el análisis en cuestión.
Utilización de indicadores de impacto social en la predicción de mercados financieros como alternativa a los enfoques tradicionales 
Autor: Geraldine González Fernández
Año: 2021
Carrera: Actuaría

La popularidad de los modelos enfocados al pronóstico de los mercados financieros que consideran factores emocionales y del comportamiento de la sociedad han aumentado en los últimos años, ya que se ha enfatizado la importancia que el factor emocional puede llegar a representar en la toma de decisiones de los participantes del mercado bursátil. En este trabajo se analizará el comportamiento del índice Dow Jones Industrial Average (DJIA), este índice es el más antiguo que existe actualmente y consolida el desempeño de 30 grandes empresas que cotizan principalmente en la bolsa de Nueva York (NYSE) pero también incluye algunas que cotizan en NASDAQ. Debido a que NYSE y NASDAQ son los principales mercados bursátiles de Estados Unidos, este índice esuna buena opción para dar seguimiento al estado del mercado. Conviene subrayar que los índices bursátiles son un valor numérico, que consolida las variaciones de valor o rentabilidad promedio de las acciones que forman parte de él. En esta tesisademás de trabajar con las variables tradicionales financieras como son: precios de cierre y la volatilidad, se incorporan los encabezados de noticias de periódicosestadounidenses financieros publicados en la red social de Facebook y los índices de tendencia de búsqueda proporcionados por Google Trends. Al incorporar variables de índole social a la construcción del modelo predictivo, se pretende entender cómo reacciona un entorno bursátil ante acciones del comportamiento humano como lo son periodos de euforia o de pánico por parte de sus participantes.
Aplicación de la teoría de la credibilidad para el cálculo de primas de reaseguro tomado utilizando contratos cuota parte 
Autor: Brenda Jaqueline Meneses Ochoa
Año: 2021
Carrera: Actuaría

El objetivo de este trabajo es analizar la importancia de las redes y la movilidad humana en la propagación de la pandemia de COVID19. Se trata deun trabajo descriptivo de la literatura. Varios de los artículos que se describen en este trabajo analizan bases de datos, desarrollan modelos analíticos, estadísticos y computacionales. Es un tema muy vasto y se describirán trabajos muy selectos que permiten conectar las redes de contacto, la movilidadhumana y la pandemia. El trabajo se ha estructurado de la siguiente manera:En el Capítulo 1 se introducen y revisan los conceptos básicos de la ciencia deredes. Posteriormente, se introducen los diferentes tipos de redes y se abordael caso de las redes multicapa, un caso muy relevante para este trabajo yque se revisará en la tercera parte de la tesis en el contexto de los modelosepidemiológicos usados para la pandemia del COVID19. En el Capítulo 2 se aborda el estudio moderno de la movilidad humana enciudades usando ciencia de datos. En particular se enfoca en el surgimientode redes de contacto debido a la movilidad humana. Es decir, las redes generadas por las personas que al moverse, entran en contacto con otras personas. Dichas redes son importantes para entender la propagación de enfermedadescontagiosas como el COVID19 y otras epidemias. Se estudia el problema apartir de datos obtenidos de redes sociales geolocalizadas y se describen losmodelos matemáticos y computacionales que describen el movimiento de laspersonas como agentes que llevan a cabo caminatas aleatorias. En el Capítulo 3 se estudia en primer lugar los modelos epidemiológicos detipo compartimental en ausencia de redes, para luego extender estos modelospara el contexto de redes sociales humanas. Después, el Capítulo 4 se enfoca en la pandemia de COVID19, para lo cualse analizarán dos artículos muy recientes que aplican las redes de multicapapara estudiar la dinámica de dicha pandemia. El primer artículo estudia endetalle el seguimiento de redes de contacto para redes en diferentes capas, como son la red social en escuelas, centros de trabajo o el entorno familiar.
Modelos aditivos generalizados 
Autor: Vanessa Sarai Mora Hernández
Año: 2021
Carrera: Actuaría

Este trabajo se encuentra dividido en cuatro capítulos; en el primero, titulado “Bases Preliminares”, se explican técnicas variadas que nos ayudan a complementar el análisis referente ala modelación, como el tratamiento de valores atípicos, el análisis de componentes principalesy la selección de modelos. En el segundo apartado, “Modelos Lineales Generalizados”, se plantea el análisis demodelos lineales, el cual es fundamental —por su diversidad y por su facilidad de análisis—no sólo en el enfoque matemático, sino en diversasáreas como la medicina, la psicología, la química y la economía, entre otras. A saber, los modelos lineales generalizados fueronintroducidos en 1972 por Nelder y Wedderburn, de acuerdo con [Yee, 2015], dando paso asía una forma de estimación que considera diversas distribuciones como la Poisson o funcionespertenecientes a la familia exponencial. De este modo, dicha información será introductoriapara el capítulo que le sigue. El tercer capítulo, nombrado “Modelos Aditivos Generalizados” se muestra otro enfoquede modelación para una variable respuesta cuya distribución no es continua; de esta forma, se cumple con la condición de pertenecer a la familia exponencial y se origina la flexiblidadde no explicarúnicamente relaciones lineales con ayuda de suavizamientos y de splines. Finalmente, en elúltima capítulo, “Parkinson”, se expone un ejemplo práctico en el quese busca detectar aquellos pacientes que cumplen con la condición de la enfermedad; paraello se emplean diferentes modelos, tanto lineales como aditivos, que son puestos a competirpara buscar el que mejor lo explique.
Efecto del seguro popular sobre el gasto de bolsillo en salud en México 
Autor: Leticia Rivera Aguilar
Año: 2021
Carrera: Actuaría

El sistema de salud en México se compone del sector público y privado. Por varios años, ambos sectores se enfocaron en bridar atención a las personas que trabajaran dentro de la formalidad o pudiesen cubrir el costo. El contar con instituciones que brinden los servicios de salud necesarios es una estrategia indispensable para disminuir la pobreza y fomentar el desarrollo de un país, además asegura el cumplimiento de los derechos sociales de las personas. Es posible notar cómo la esperanza de vida en México ha aumentado al pasar de los años, suceso que no habría sido posible sin un sistema de salud que hiciese frente a las crecientes demandas de la población. Sin embargo, no todas las personas dentro del país pueden cubrir costos elevados, ni laboran dentro del sector formal, por lo cual seha requerido la creación de estrategias que brinden protección a dichosindividuos, como lo es el Seguro Popularo actualmente el Instituto de Salud para el Bienestar (Insabi), para atender a este grupo de población. El objetivode esta tesis es analizar el efecto del Seguro Popular en el gasto de bolsillo en salud para el caso de México, durante el año 2016. A pesar del surgimiento del Insabiy la desaparición del Seguro Popular, resulta pertinente esta investigación, debido a que la transición hacia una institucionalización de servicios de salud para la población sin seguridad comenzó este año y todavía no hay datos para analizar; a su vez, los cambios se concretarán después de varios de años de operacióndel Insabi, debido a que la transformación del sistema no se realiza de forma automática. Asimismo, con esta tesis se contribuye a revisar la pertinencia del Seguro Popular, el cual representó una importante estrategia de acceso a servicios de salud en el país, y porque se espera que el Insabi favorezca los avances que logró el Seguro Popular. Para poder cumplir con el objetivode la tesis, elpresente trabajo se divide en cuatroapartados, más esta introducción. El primero de ellos, Los servicios de salud y el seguro popular, brindauna breve descripción del acceso a los servicios de salud, a los que tienen derecholos ciudadanos mexicanos, los principales antecedentes del Seguro Popular y algunas investigaciones sobre su impacto en el gasto de bolsillo. En el segundo apartado, Aspectos metodológicos de la investigación, se muestra unadescripciónde la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares(ENIGH), base de datos utilizada para esta investigación. Además, dentro de este apartado se presenta el modelo de regresión tobit, utilizado para evaluar el impacto del Seguro Popularen el gasto de bolsillo realizado por los hogares mexicanos en 2016. En el tercer apartado, Estadística Descriptica, se brinda un análisis descriptivo de la base de datos utilizada y se presentan los resultados del modelo planteado. Por último, en el cuarto apartado, Consideraciones Finales, se exponenlas conclusiones de esta tesis.
Un modelo de selección que incluye competencia por redes ecológicas 
Autor: Sofía Rozanes Valenzuela
Año: 2021
Carrera: Actuaría

A través de un programa hecho en Python simulamos un modelo de WrightFisher con selección que incluye competencia por interacciones de redes ecológicas. Revisaremos varias de estas interacciones para ver cómo cada una de ellas afecta la evolución del perfil genético de una población; enparticular, su estabilidad, es decir, la capacidad del sistema de regresar a su constitución original después de la presencia de una pequeña perturbación y de mantenerse en este estado por un largo periodo. La introducción de estas formas de competencia entre los alelos en el modelo de WrightFisher se trata de un tema bastante novedoso [5]. En un proceso de WrightFisher neutral, en el que no existe ningún tipo de interacción, los individuos de la generación g eligen uniformemente a sus padres entre los individuos de la generación g−1. Por tratarse de una población finita, sabemos que eventualmente alguno de los tipos alélicos se fijará, sin embargo, este proceso puede tomar numerosas generaciones. Uno supone que cuando hay interacción, este proceso será mucho más rápido, porque puede unopensar que siempre existe aquel alelo que sea más “fuerte” que los otros y que, por lo tanto, éste vaa exterminar a los más débiles, como sucede en el caso de una interacción Transitiva. Sin embargo, como revisaremos más adelante, esto no siempre es así. En una de las interacciones que probamos en el programa todos los alelos tienes un único contrincante contra el cual siempre ganan; y, de igual modo, otro contra el cual siempre pierden. A esta interacción se le llama Órbita puesto que al hacer el diagrama que ilustra la red ecológica propiade la interacción, se forma un circuito de flechas; cada una de ellas va del alelo vencido al alelovencedor. En el caso particular de tres alelos, la Órbita se comporta como el clásico juego de niños: ‘Piedra, Papel o Tijeras’. Al simular esta interacción, se pudo observar en las gráficas un comportamiento muy bello en elque las frecuencias de los alelos aumentan y disminuyen y vuelven a aumentar en forma de ondas; mostrándonos así, que un decremento en la frecuencia de cierto alelo, no necesariamente se traduceen una desventaja, sino que, por el contrario, el alelo puede favorecerse por este declive momentáneo. Esta interacción retarda el tiempo de fijación en comparación con la interacción Transitiva. Además, podemos decir que, en esta interacción ningún tipo alélico tiene ventaja selectiva sobre los demás.
La función de Gompertz en el análisis de los patrones de reproducción de la fecundidad en México, 2000 a 2050 
Autor: Aldo Ricardo Tapia Cortés
Año: 2021
Carrera: Actuaría

La fecundidad es uno de los principales factores que determinan el crecimiento de la población. En demografía, el término “fecundidad” alude al número de hijos que una mujer tiene durante todo su periodo reproductivo, que abarca entre los 15 y 49 años. En México, el tema ha sido de interés para el gobierno en la instrumentación decampañas de natalidad que fueron importantes en los años setenta, en esa época con el eslogan “la familia pequeña vive mejor” se invitó a la población a regular su descendencia, en línea con la Ley General de Población de 1974. A más de cincuenta años de su implementación, el nivel de fecundidad en México se encuentra en un nivel de reemplazo promedio de 2. 1 hijos, sin embargo, la discrepanciade la sociedad ha impedido que algunos estados lleguen a estas metas. Dada la estrecha relación entre la fecundidad y los diferentes aspectos de desarrollo de un país, el análisis de esta variable, forma parte crucial en la planificación de un gobierno en sus políticas de población. Por ello, el objetivo de este trabajo, es estimar un modelo de proyección de la fecundidad en el país, considerando cifras nacionalesy estatales en el periodo que comprende del año 2000 al 2050. En este trabajo se aplicó el modelo matemático del doble logaritmo de la función de Gompertz analizando la dinámica de la fecundidad en el periodo seleccionado, respecto a su nivel y estructura, evaluando la calidad de la información y corrigiendo la estructura por edad de la fecundidad y así proyectando el patrón al 2045. Una vez teniendo un ajuste con el modelo se compararon los resultados obtenidos con las proyecciones hechas porelConsejo Nacional de Población(CONAPO) en el año 2018 para tener un punto de referencia y poder sacar conclusiones las cuales se exponen al final del trabajo.
Modelo de estimación de cambio en primas directas emitidas para el sector asegurador mexicano a consecuencia del COVID19 
Autor: Iván David Vázquez Álvarez
Año: 2021
Carrera: Actuaría

Enelpresente trabajo se desarrolló una modelocapaz de estimarel impacto de la pandemia del Covid19 en el sector aseguradormexicano, para ello se formuló un modelo general de estimaciónde primasque contempló los cambios causados poreventos atípicos. Partiendode lo general a lo particular, se esbozóal sector definiendo sus conceptosfundamentales; se realizóun resumen del estado de la pandemiaa lo largo de los primer seis meses de su desarrollo, incluyendo las estadísticas relevantes (hasta agostode 2020);se determinaronlos periodos críticos de mayor relevancia de casi dos décadasen México (crisis económica, desastres naturales mayores, etc. ) y se procedióa revisar los cambios en prima emitida durante el mismoperiodo. Con el contexto descrito se formulóun modelo de estimación de cambio enprimas emitidas directasanuales. Dichoalgoritmo seprogramó en laaplicaciónestadística(R), de tal formaque la ejecución del código realizala estimación de forma inmediatauna vez proporcionados insumos mínimos necesarios. El código y su ejecuciónfueron cargadosen la nube, de tal forma que puedan ser descargados para su evaluación, ejecución y modificación en cualquier ordenador que cuente con el paquete estadístico; así mismo, se realiza una carga tal, que el código puede ser ejecutado y visualizado en nubea través cualquier explorador web. Los resultados delmodelo y su programafueronvalidadoscontra el estimado actual del sector. De tal forma que, elmodelo propuesto (y automatizado) sirvacomo un primer ensayo para realizar modelos más robustos que puedan estimar con aún más precisiónlos cambios enprimas del sector asegurador mexicano a futuro.
El fenómeno del cutoff 
Autor: Francisco Javier Zárate Almaguer
Año: 2021
Carrera: Actuaría

En este capítulo introductorio presentamos algunos antecedentes teóricos e históricos del fenómeno del cutoff. Daremos definiciones formales, pero también uno de los objetivos de esta tesis, es lograr que el lector tenga una visión intuitiva del cutoff, así como de las herramientas que ocuparemos para desarrollar dicho tema, por ejemplo, el acoplamiento, nos permite un enfoque más intuitivo y claro de lo que es el cutoff. En los capítulos 2 y 3, daremos una breve pero concisa introducción a cadenas finitas de Markov. El concepto de caminatas aleatorias en grupos, en los capítulos 4, 5 y 6, presentaremos algunos métodos para analizar tasas de convergencia y mezcla de cadenas, como también desarrollaremos el tema del acoplamiento y para finalizar este proceso constructivo se presentara un ejemplo relativamente simple pero de suma importanciael cual es la caminata aleatoria en el hipercubo, ya que este ejemplo permite entenderde forma clara en qué momento sucede el cutoff y aparece en varias áreas de la investigación y por lo cual es el tema principal de análisis de esta tesis.
Modelos lineales mixtos con clases latentes 
Autor: Rodrigo Andrés Cariño Escobar
Año: 2020
Carrera: Actuaría

Entre los años de 2010 y 2018 la cantidad de estudiantes admitidos a la Universidad Nacional Autónoma de México ha aumentado en un 53 %1, mientrasque la cantidad de egresadosúnicamente aumentó en un 2 %2. Se han hechoesfuerzos durante los años para aumentar la capacidad de estudiantes admitidos, ya que cada año hay más demanda de lugares universitarios, sin embargo, esimportante que se vea reflejado un incremento parecido en el número de egresados. Para atacar este problema se puede analizar las trayectorias de desempeñoescolar de alumnos a lo largo de la carrera para ver que factores influyen enque terminen créditos. Después se necesitaría analizar las razones por las quealumnos con créditos terminados no realizan el resto de los pasos par la titulación. Para la primer parte una herramienta muyútil es utilizar un modelolineal mixto con clases latentes, que es un modelo lineal que permite el uso decovariables que afectan directamente a la varianza de la variable de respuesta yademás identifica subpoblaciones de individuos parecidos. Usando este modelose pueden identificar a los alumnos dependiendo de la trayectoria de créditosaprobados a lo largo de la carrera y saber que factores influyen en dicha trayectorias. El hacer esta separación ayuda en hacer estrategias específicas paraayudar a cada tipo de alumno en tener un mejor desempeño escolar. Los modelos lineales mixtos con clases latentes se pueden usar en estudioslongitudinales donde haya diferentes subgrupos en la población, por ejemplo, para analizar la efectividad de una prueba clínica o, como se utilizarán enéstetrabajo, para analizar las trayectorias escolares de alumnos. En el trabajo seanalizaron datos de alumnos de la Facultad de Ciencias de la UNAM, específicamente la generación 2002, para ilustrar el uso de los modelos lineales mixtos con clases latentes en un caso práctico con datos reales. Los resultados del análisisse exponen en elúltimo capítulo de este trabajo, mientras que las bases teóricasdel modelo utilizado se dividen en varios capítulos. Primero, se introducen losmodelos lineales generalizados, sus partes y la manera de hacer estimacionessobre sus parámetros. Después se exponen los modelos lineales mixtos, donde seincluye el caso de los que tienen clases latentes, con sus respectivas maneras dehacer estimación sobre los diferentes parámetros. Porúltimo, se muestran losdiferentes pasos a seguir y consideraciones que se deben de tener para realizarel ajuste de un modelo de este tipo en un análisis. 4