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Entre los numerosos ´ambitos de aplicaci´on de las Matem´aticas, se encuentra la Econom´ıa de la Salud, un campo de indudable relevancia social. Como ejemplo de dicha aplicaci´on, el estudio que se presenta plantea una comparativa de distintos modelos de regresi´on log´ıstica, v´alidos para la estimaci´on de un “value set” del instrumento de Calidad de Vida Relacionada con la Salud (CVRS) EQ-5D-Y. El objetivo que se plantea a lo largo del trabajo es identificar el modelo que proporciona la mejor estimaci´on de dicho “value set”, de entre los cuatro modelos propuestos (modelo logit de efectos fijos, modelo logit de efectos aleatorios, modelo logit mixto y modelo de clases latentes). Para ello, se desarroll´o un estudio de preferencias sobre CVRS en menores de edad, empleando como m´etodo de obtenci´on de preferencias experimentos de elecci´on discreta. Como resultado de esta comparativa, se demuestra que el modelo logit mixto proporciona mejores resultados en t´erminos de nivel de ajuste y bondad a los valores observados de la muestra del estudio. Among the numerous and varied fields of application of Mathematics, Health economics is undoubtedly a relevant social field. As an example of such an application, this end-of-degree project presents a contrastive study among different logistic regression models which are suitable to estimate a “value set” of the Health-Related Quality Life instrument (HRQL) EQ-5D-Y. The aim throughout this study is to identify the model which estimates the aforesaid “value set” best. The departing corpus of models to be compared is constituted by the fixed-effects conditional logit model, the random-effects conditional logit model, mix logit model and latent class model. For that purpose, a study of preferences about HRQL was developed for minors by using discrete choice experiments to elicit preferences. As a result of this contrastive study, it is shown that the mix logit model provides better results in terms of adjustment level and goodness-of-fit as it was observed in the sample of study.

Este trabajo tiene doble propósito, el primero de ellos es determinar los factores asociados al rendimiento académico de los alumnos del primer año lectivo 2014 de las carreras de Ingeniería de la Universidad de Atacama, el segundo, determinar aquellas variables determinantes de la deserción académica. De acuerdo a la naturaleza de los datos se hizo uso del modelo de regresión lineal múltiple, para determinar los factores asociados al rendimiento académico. En la segunda parte se utilizó un modelo de Regresión Logística para determinar aquellos factores que han incidido en la tasa de deserción. Para medir el rendimiento académico se empleó el ratio créditos aprobados sobre créditos inscritos y como variables exógenas, distintos factores de carácter socioeconómico, institucional, académico e individual. Los resultados pusieron de manifiesto que las variables explicativas del rendimiento académico están relacionadas con las notas de ingreso a la Universidad, la asistencia a clase y el tipo de tipología del establecimiento de procedencia. En cuanto al segundo de los objetivos, se encontró que las variables asociadas a la deserción académica tienen que ver con las características de inscripción a la universidad, esto es, créditos inscritos como medida del esfuerzo inicial del estudiante y el rendimiento académico This work has a dual purpose. The first is to determine the factors associated with academic performance of students in the first school year 2014 of the Engineering of the University of Atacama, the second, to determine those variables determinants of academic desertion. According to the nature of the data we find it convenient to use the multiple linear regression models to determine the factors associated with academic performance, in the second half we used a logistic regression model to determine those factors that have affected the drop-out rate. The results showed that the explanatory variables of academic performance are related to income notes to college, attendance classes and type of educational establishment. As for the second objective, it was found that the variables associated with academic desertion have to do with the characteristics of college enrollment, credit as a measure of the initial effort of the student and academic performance