Examinando por Materia "Variables latentes"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Construcción de un indicador para evaluar el desempeño de equipos de fútbol usando variables latentes
    (Universidad del Valle, 2025) Chavez Avendaño, Norbey Andrés; Tovar Cuevas, José Rafael
    Este trabajo propone la construcción de un índice sintético para evaluar el desempeño de equipos de fútbol profesional colombiano mediante el uso de variables latentes. Se parte de la necesidad de superar el análisis basado únicamente en métricas tradicionales (como lo son número de goles, posesión del balón, entre otras) y se integran indicadores ofensivos, defensivos y contextuales bajo un enfoque multivariado. Se emplean técnicas como el Análisis de componentes principales (ACP), ACP: Rotación varimax y el algoritmo K-means para clasificar a los equipos según sus patrones de desempeño como alto, medio y bajo. El resultado es un índice sintético y una tipología de equipos que permiten una evaluación más integral y multivariable del desempeño durante un partido. Esta herramienta busca apoyar decisiones tácticas y estratégicas de entrenadores y directores técnicos.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Uso del modelo lineal generalizado (CLOLOG) para la predicción del SXF en sus formas : mutación completa, permutación y zona gris
    (Universidad del Valle, 2017) Montaño Hurtado, Mónica; Tovar Cuevas, José Rafael
    Este estudio explora las relaciones de las variables: antecedentes familiares con Síndrome de X Frágil (SXF), dos índices de discapacidad construidos en un estudio previo a través de los resultados de la pregunta 20 de la encuesta “Genética Médica Poblacional” y el índice de discapacidad obtenido de la aplicación del test WHODAS 2.0, con la presencia o ausencia del (SXF) en sus formas Mutación completa, Premutación y Zona gris, por medio de los modelos lineales generalizados para datos binarios con enlace log-log complementario. Las variables incluidas en los modelos planteados para explicación del trastorno Mutación Completa y Premutación fueron significativas, a diferencia de los modelos cloglog para el trastorno Zona gris, ya que es un trastorno que no asocia problemas de discapacidad. Por otro lado, las medidas de exactitud obtenidas de la aplicación de la curva ROC evidenciaron mejor poder discriminante para el modelo ajustado para dar predicción del trastorno Mutación Completa que aquel ajustado para dar predicción del trastorno Premutación. Para ámbitos aplicativos, se sugirió usar los modelos donde, en su conjunto de variables explicativas, se encuentra el índice de discapacidad obtenido del test WHODAS 2.0, ya que gracias a sus buenas características y a su fácil obtención se vuelve el método más práctico para su replicación.