Unidad organizativa: Facultad de Ciencias Básicas
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Propuesta metodológica para el fortalecimiento de Estadística Aplicada en pequeñas y medianas empresas
(2026-08-13)
Castillo Ortiz, Daniela
Vega Mendoza, Andrés
Molina Herrera, Mateo
Este trabajo presenta un análisis de Estadística Aplicada utilizando un enfoque cuantitativo, con especial énfasis en su aplicación en organizaciones sin ánimo de lucro. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Impacto de Matemáticas Computacionales en el sector público: hallazgos desde un enfoque mixto (cualitativo y cuantitativo)
(2026-08-10)
Castillo Cruz, Isabella
Jiménez Fonseca, Julián
Díaz Gómez, Daniel
Castro Salazar, Sofía
Se examina el estado actual de Matemáticas Computacionales a partir de un modelo de aprendizaje automático, considerando las particularidades de el contexto latinoamericano. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Química Analítica: una perspectiva desde un enfoque mixto (cualitativo y cuantitativo) aplicada a pequeñas y medianas empresas
(2025-09-28)
Flores Sánchez, Daniel
Ortiz Mendoza, Daniel
La presente investigación aborda Química Analítica desde un diseño experimental controlado, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a entornos urbanos. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Química Analítica: una perspectiva desde un estudio de caso comparativo aplicada a pequeñas y medianas empresas
(2026-06-11)
Castillo Cruz, Isabella
Vega Mendoza, Andrés
Este trabajo presenta un análisis de Química Analítica utilizando un modelo de aprendizaje automático, con especial énfasis en su aplicación en instituciones de educación superior. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Hacia un modelo integral de Matemáticas Computacionales para pequeñas y medianas empresas
(2022-11-07)
Fonseca Castro, Gabriela
Ortiz Mendoza, Daniel
Molina Herrera, Mateo
Este trabajo presenta un análisis de Matemáticas Computacionales utilizando un análisis de series temporales, con especial énfasis en su aplicación en poblaciones vulnerables. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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