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<title>Trabajos finales de carrera de postgrado</title>
<link>https://hdl.handle.net/20.500.12806/447</link>
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<pubDate>Wed, 13 May 2026 20:51:32 GMT</pubDate>
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<title>Trabajos finales de carrera de postgrado</title>
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<title>Machine Learning aplicado a duración de precios. Un análisis en Montevideo para el período Enero 2021 - Junio 2024</title>
<link>https://hdl.handle.net/20.500.12806/2753</link>
<description>Machine Learning aplicado a duración de precios. Un análisis en Montevideo para el período Enero 2021 - Junio 2024
Pinotti, Paolo; Rey, Martín
Comprender la frecuencia con la que cambian los precios en el comercio minorista resulta esencial para analizar la formación de precios, el comportamiento de los consumidores y el diseño de políticas públicas. El presente trabajo examina los factores que inciden en la duración de los precios, mediante el uso de modelos de aprendizaje automático y análisis de supervivencia. A partir de series temporales diarias de 150 productos en 289 supermercados de Montevideo, entre enero de 2021 y junio de 2024, se entrenaron modelos supervisados tradicionales (Decision Tree, Extra Trees, Random Forest, XGBoost, CatBoost y LightGBM) y modelos de supervivencia (Cox Proportional Hazards y Random Survival Forest (RSF)). Como resultado de la comparación entre ambos enfoques, XGBoost obtuvo el mejor desempeño general (MAE = 8.99 días), mientras que RSF presentó el mayor C-Index (0.729) entre los modelos de supervivencia. Un análisis desagregado por rubro evidenció la existencia de heterogeneidades en los factores que explican la duración de los precios entre productos, hecho que sugiere la no existencia de un único modelo o conjunto de variables explicativas óptimo.
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<pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
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<dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Evaluación de la incidencia de características observables de los docentes en las desvinculaciones de los estudiantes de la Universidad del Trabajo del Uruguay</title>
<link>https://hdl.handle.net/20.500.12806/1418</link>
<description>Evaluación de la incidencia de características observables de los docentes en las desvinculaciones de los estudiantes de la Universidad del Trabajo del Uruguay
Zardo Vila, Ana Laura
Uruguay se encuentra atravesando una profunda crisis educativa, con sólo 43% de jóvenes entre 21 y 22 años egresados de educación secundaria y con un 55% de los jóvenes que se desvinculan reportando que la razón principal por la cual lo hacen es por falta de interés. Muchos estudios argumentan que uno de los factores que inciden en la tecnología de la educación es el cuerpo docente y estudian el efecto de diferentes variables como los años de experiencia, la titulación, el ausentismo docente, entre otras, en los logros académicos de los alumnos. Este estudio se propone cuantificar la correlación entre las mencionadas características docentes y la desvinculación de los estudiantes, utilizando una base de datos de UTU entre los años 2009 y 2017.
Ubicación en el estante: ME012023
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<pubDate>Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://hdl.handle.net/20.500.12806/1418</guid>
<dc:date>2023-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<title>APRENDER: Just a nice name for the most vulnerable schools?</title>
<link>https://hdl.handle.net/20.500.12806/1397</link>
<description>APRENDER: Just a nice name for the most vulnerable schools?
Facal, Juan Martín; Ferrés, Gonzalo
El mundo ha visto un aumento en el acceso promedio a la educación en los últimos años, pero esto aún esconde grandes disparidades en los logros educativos. El contexto familiar siguen siendo un fuerte predictor de los resultados educativos de los niños. En 2011, las autoridades uruguayas crearon el programa educativo APRENDER, que tiene como objetivo abordar las dificultades de aprendizaje en las escuelas de contexto crítico con un conjunto integrado de herramientas: reuniones mensuales entre docentes, la provisión de recursos y clases de apoyo a los alumnos rezagados. Este estudio tiene&#13;
como objetivo evaluar el efecto de APRENDER en las trayectorias escolares y los resultados cognitivos y socioemocionales. Explotamos el cambio en la probabilidad de ser una escuela elegible a lo largo de un índice de pobreza continuo a través de un RDD. Encontramos una reducción significativa y robusta en repetición de alrededor de 2.3 puntos porcentuales para los seis grados de primaria (de 6 a 11 años). El efecto aumenta si sólo se consideran los tres primeros grados. Adicionalmente, obtenemos un&#13;
impacto positivo significativo y robusto de 0.31 desviaciones estándar en las Pruebas de Lenguaje para tercero y sexto grado. Este efecto es mayor cuando solo se incluye sexto grado. Este grupo también muestra un impacto positivo y robusto en los resultados de Matemáticas. Estos efectos sobre los resultados cognitivos parecen ser mayores para las mujeres y los estudiantes con mejor contexto sociocultural en el grupo de clase. Además, encontramos que en las escuelas APRENDER, los docentes son menos propensos a enviar tareas domiciliarias y muestran mayores niveles de formación en las materias básicas del programa. También interactúan más frecuentemente con las familias de los&#13;
niños. Por último, encontramos un efecto positivo en las creencias de los padres sobre las habilidades futuras de sus hijos.
Ubicación en el estante: ME012022
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<pubDate>Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://hdl.handle.net/20.500.12806/1397</guid>
<dc:date>2022-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Multas progresivas por exceso de velocidad y su efecto sobre reincidencia</title>
<link>https://hdl.handle.net/20.500.12806/1364</link>
<description>Multas progresivas por exceso de velocidad y su efecto sobre reincidencia
Leguísamo, Mariana
Esta investigación busca responder si una multa de mayor valor económico conlleva a una reducción en la reiteración de infracciones por parte de los conductores. Utilizaremos un cambio de ley que establece gradualidad en las multas por exceso de velocidad en la ciudad de Montevideo, Uruguay, que lleva a que aquellos vehículos que se excedan hasta 20 km/h perciban una multa de 5 unidades reajustables (UR) -1 UR=30 USD-, entre 21 km/h y 30 km/h una multa de 8 UR, y más de 30 km/h una multa de 12 UR. El cambio en la ley comienza a regir el 28 de diciembre de 2018, por consiguiente, el periodo de análisis será del 28 de diciembre 2018 al 28 de noviembre 2019. En el periodo considerado los vehículos sancionados por exceso de velocidad en el departamento de Montevideo ascendieron a 70.993, totalizando 108.903 infracciones. No se encuentra efecto tanto en la estimación principal, como en especificaciones secundarias tales como reiteración posterior a la cancelación, reiteración a una velocidad menor, reiteración en otras infracciones y las especificaciones de robustez, por lo cual no podemos afirmar la existencia de un efecto sobre las reiteraciones futuras de una sanción mayor. Estos resultados son consistentes con la literatura previa que sugiere un efecto limitado de las sanciones por exceso de velocidad. Por último, se realizan algunas sugerencias de mejora en el diseño de la política como es la comunicación inmediata de la infracción cometida y del monto de la multa para que el individuo lo internalice rápidamente y cambie su comportamiento.
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<pubDate>Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://hdl.handle.net/20.500.12806/1364</guid>
<dc:date>2020-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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