Moca
MODELOS CUANTITATIVOS APLICADOS A LA INVESTIGACION CIENTIFICA
El Grupo de Investigación “Modelos Cuantitativos Aplicados a la Investigación Científica” (MOCA) se forma con el propósito fundamental de desarrollar actividades de Investigación, Desarrollo e Innovación (I-D-i) en tópicos avanzados de la Matemática Aplicada, con aplicaciones a diversos campos del conocimiento humano, colocando especial énfasis en las ciencias biológicas, de la salud y sociales; asimismo contribuirá en la formación de nuevos investigadores fomentando el trabajo en equipo. Está conformado por docentes de la Facultad de Ciencias Matemáticas, de los Departamentos Académicos de Estadística y Matemáticas, y por investigadores externos, todos ellos con sólidos conocimientos de Matemática Aplicada para el análisis de datos de alta dimensión, análisis y desarrollo de sistemas, manejo de software de modelación estadística y matemática, y con una amplia experiencia en asesoría y estudios de impacto ambiental. Los integrantes del MOCA han participado en proyectos financiados con recursos internos (CON-CON) y externos (FINCyT), habiendo obtenido como resultado la publicación de artículos en Brazilian Journal of Mathematics and Statistics y en Biometric Brazilian Journal, ambas indexadas en Current Index Statistics, Current Mathematical Publications, y en Statistical Theory and Methods Abstracts, entre otras y en Conferencias Internacionales como PAHCE (Pan American Health Care Exchange) catalogadas en SCOPUS.
El Grupo de Investigación “Modelos Cuantitativos Aplicados a la Investigación Científica” (MOCA) se forma con el propósito fundamental de desarrollar actividades de Investigación, Desarrollo e Innovación (I-D-i) en tópicos avanzados de la Matemática Aplicada, con aplicaciones a diversos campos del conocimiento humano, colocando especial énfasis en las ciencias biológicas, de la salud y sociales; asimismo contribuirá en la formación de nuevos investigadores fomentando el trabajo en equipo. Está conformado por docentes de la Facultad de Ciencias Matemáticas, de los Departamentos Académicos de Estadística y Matemáticas, y por investigadores externos, todos ellos con sólidos conocimientos de Matemática Aplicada para el análisis de datos de alta dimensión, análisis y desarrollo de sistemas, manejo de software de modelación estadística y matemática, y con una amplia experiencia en asesoría y estudios de impacto ambiental. Los integrantes del MOCA han participado en proyectos financiados con recursos internos (CON-CON) y externos (FINCyT), habiendo obtenido como resultado la publicación de artículos en Brazilian Journal of Mathematics and Statistics y en Biometric Brazilian Journal, ambas indexadas en Current Index Statistics, Current Mathematical Publications, y en Statistical Theory and Methods Abstracts, entre otras y en Conferencias Internacionales como PAHCE (Pan American Health Care Exchange) catalogadas en SCOPUS.
El objetivo fundamental del MOCA es desarrollar actividades de Investigación, Desarrollo e Innovación (I-D-i) en tópicos avanzados de la Matemática Aplicada, con aplicaciones a las diversas áreas del conocimiento humano, con especial énfasis en las ciencias biológicas, de la salud y sociales; y en la formación de recursos humanos.
- Análisis Multivariante
- Inferencia y Métodos Estadísticos (Gráficos, Nueva
- Análisis y Diseño de Sistemas
• Asesoría y consultoría en el modelamiento de problemas del mundo real donde se requiera instrumentos cuantitativos de la Matemática Aplicada (estadística, investigación de operaciones, computación científica y matemática)
• Aplicaciones de Análisis Multivariante en ciencias biológicas, de la salud y sociales
• Estudios de encuestas
• Modelamiento de sistemas computacionales y de visualización gráfica
• Modelamiento de Transportes
• Asesoría y consultoría en el modelamiento de problemas del mundo real donde se requiera instrumentos cuantitativos de la Matemática Aplicada (estadística, investigación de operaciones, computación científica y matemática)
• Aplicaciones de Análisis Multivariante en ciencias biológicas, de la salud y sociales
• Estudios de encuestas
• Modelamiento de sistemas computacionales y de visualización gráfica
• Modelamiento de Transportes
Infraestuctura
| Código | Tipo | Titulo del proyecto |
|---|---|---|
| B21140042 | PSINFINV | Caracterización de la estructura y riqueza ambiental en bosques subtropicales de la región San Martín |
| B21141711 | PCONFIGI | Estudio de la morbilidad en adultos mayores en el Perú: Utilizando análisis multivariante y análisis espacial |
| PMULTI | 3) Percepción de los estudiantes de la FCM – UNMSM frente a la pandemia del coronavirus | |
| B20141241 | PCONFIGI | Estudio de la violencia conyugal hacia la mujer en el Perú: Utilizando análisis espacial y análisis multivariante |
| B19140122 | PSINFINV | Modelización de la influencia de contaminantes sobre los principales componentes bióticos y abióticos en el mar del Callao. 2006-2018 |
| B19141921 | PCONFIGI | Estudio de la Evaluación Censal de Estudiantes en el Perú: Utilizando Análisis Multivariante y Análisis Espacial |
| PCONFIGI | Factores asociados al rendimiento académico de los postulantes a la UNMSM en los procesos 2018-I y 2018-II. | |
| B18140155 | PTPMAEST | CARACTERIZACIÓN DEL CLIMA ORGANIZACIONAL EN UNA INSTITUCIÓN PSIQUIÁTRICA MEDIANTE EL ANÁLISIS DE CORRELACIÓN CANÓNICA |
| B18141631 | PCONFIGI | Estudio de la morbilidad en menores de cinco años en el Perú: Utilizando Análisis Multivariante y Análisis Espacial |
| PCONFIGI | ESTUDIO COMPARATIVO ENTRE LOS MÉTODOS DE RESPUESTA ALEATORIZADA ESTRATIFICADA DE KUK Y CONVENCIONAL, PARA DETERMINAR EL PATRÓN DE COMPORTAMIENTO DE LOS ESTUDIANTES DE LA FCM – UNMSM, ASOCIADO AL CONSUMO DE DROGAS | |
| PCONFIGI | “Propuesta de un software que implementa de manera semiautomática un modelo estadístico multivariante que explica el comportamiento del rendimiento académico de los estudiantes en función de factores psicológicos y demográficos” | |
| B17140072 | PSINFINV | MODELANDO EL RENDIMIENTO ACADÉMICO EN FUNCIÓN DE FACTORES DEMOGRÁFICOS Y ESTRESORES ACADÉMICOS MEDIANTE MÉTODOS MULTIVARIANTES |
| B17140105a | PTPMAEST | ANALISIS DISCRIMINANTE EN PRESENCIA DE DATOS ATIPICOS, ABORDADO MEDIANTE METODOLOGIAS ROBUSTAS: METODO MCD |
| B17140112 | PSINFINV | ESTUDIO DE LA RESPUESTA DE ESTRÉS EN ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS DE LA FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS UTILIZANDO MÉTODOS MULTIVARIANTES |
| B17140126a | PTPDOCTO | CARACTERIZACION DE LA CALIDAD DEL MEDIO MARINO COSTERO PERUANO MEDIANTE INDICADORES MULTIVARIANTES |
| B17140195a | PTPMAEST | Estrés académico, depresión y rendimiento académico en estudiantes de la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos |