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dc.contributornullspa
dc.contributor.authorToro Jiménez, Walter
dc.date.accessioned2018-02-24T15:11:14Z
dc.date.accessioned2020-04-16T15:52:48Z
dc.date.accessioned2023-05-10T17:49:18Z
dc.date.available2018-02-24T15:11:14Z
dc.date.available2020-04-16T15:52:48Z
dc.date.available2023-05-10T17:49:18Z
dc.date.created2004-07-01
dc.identifierhttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/gerepolsal/article/view/2784
dc.identifier.issn1657-7027
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/95152
dc.description.abstractEn cuanto a los antecedentes este artículo se refiere al tratamiento de enfermedades ruinosas o catastróficas (ERC) en Colombia que requiere de mucha inversión, y sus costos aumentan cada año ubicándose en la actualidad por encima del 10% del valor de la unidad de pago por capitación (UPC). Se aplicaron métodos de expertos y análisis estructural de sistemas para establecer las relaciones (motricidad, enlace, dependencia) entre las variables, y modelos de predicción para enunciar las ecuaciones que pronostiquen el valor de las variables dependientes. Como resultados se representaron al Sistema con 30 variables. Un grupo de 18 expertos obtuvo sus propios puntajes (motricidad, dependencia) para calcular las variables más motrices y más dependientes y aquellas que las afectan y que son afectadas por ellas, constituyendo la base para la construcción de modelos de predicción. Finalmente se plantearon los modelos de regresión múltiple para las 16 variables más dependientes. Se puede establecer una relación matemática entre un grupo de variables relacionadas con las ERC y cada variable dependiente. Esta relación sirve para predecir el comportamiento futuro de las variables que son objeto de control estratégico en el presente.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospa
dc.publisherEditorial Pontificia Universidad Javerianaspa
dc.relation.urihttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/gerepolsal/article/view/2784/2050
dc.titleModelos de predicción de variables que afectan la siniestralidad por eventos de alto costospa


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