28 de Julio 2021

Noticias

05/07/2021

Sexta Conferencia Internacional de Estadísticas Institucionales

Integrantes de la Dirección General de Estadística Universitaria participaron como disertantes en la sexta edición de la International Conference on Establishment Statistics (ICES VI) que se desarrolló de manera virtual entre el 14 y el 17 de junio de 2021.


Tags: Estadística ICES Predicción Ingresantes Egresados/as  



La conferencia es organizada por la Asociación Americana de Estadística (American Statistical Association, ASA) y tiene como objetivo la divulgación de metodologías y tecnologías para el análisis de datos administrativos, censales o provenientes de encuestas.

El trabajo publicado se titula “Predicción de la cantidad de ingresantes y egresados/as de grado en la UNR mediante técnicas de Random Forest” y surge de una colaboración entre la Dirección de Estadística e integrantes del proyecto de investigación “Métodos Estadísticos para la determinación de indicadores de calidad en servicios de educación superior: el caso de la UNR”. El proyecto contó con la dirección de la Dra. Marta Quaglino y recibió apoyo financiero por parte del Ministerio de Educación de la Nación.

La presentación de los resultados estuvo a cargo del Mg. Diego Marfetán Molina, coautor del trabajo junto a la Lic. María Belén Allasia, la Dra. Daniela Dianda, la Lic. María Eugenia Tesser y la Dra. Marta Quaglino.

La técnica aplicada, conocida como Bosques Aleatorios (Random Forest), puede aplicarse al estudio de series temporales para obtener predicciones precisas. En este caso el interés se centra en la predicción de la cantidad de ingresantes a carreras de grado durante el año académico 2018 en cada una de las unidades académicas de la UNR, como así también de la cantidad de egresos, incorporando al modelo datos correspondientes al período 1982-2017. Los resultados fueron muy alentadores, alcanzando un porcentaje de error de sólo 0,14% para el caso de los ingresantes (22 personas de diferencia sobre un total de aproximadamente 16.000) y 4,36% para egresados/as. Esta herramienta de predicción resulta atractiva para lograr una planificación certera de los recursos necesarios a futuro en cada unidad académica, por ejemplo cargos docentes, aulas disponibles, entre otros.


  • Por Diego Marfetán Molina