Trabajos Fin de Grado (TFG) y Diplomas de Estudios Avanzados (DEA)

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Ondas gravitacionales y su detección
(2024) Velarde Náñez, Ángel; Dobado González, Antonio
Las ondas gravitacionales fueron teorizadas por Albert Einstein un año después de postular la teoría de la Relatividad General. Durante un siglo se ha debatido sobre su significado físico, explorando diferentes vías para demostrar su existencia. Esto exige revisar los principios básicos de la formulación linealizada de las ecuaciones de Einstein, buscando sistemas de referencia adecuados para resolverlas y para describir posibles métodos de detección directa. Los primeros intentos de observar estos fenómenos usaron barras resonantes estudiadas en el sistema de referencia propio del detector, pero no han sido exitosos. En las últimas décadas se han establecido ambiciosos proyectos de detección directa basados en interferometría. Las dificultades técnicas asociadas al uso de estos aparatos son enormes, pero los avances técnicos han permitido la reciente detección directa de ondas gravitacionales.
Predicción de resultados en fórmula 1 mediante técnicas de aprendizaje automático y modelos de ranking
(2025) Rodríguez Pinto, Nicolás; Pérez Contreras, Fernando
Este trabajo evalúa la capacidad de distintos modelos estadísticos para predecir los resultados de las carreras de Fórmula 1 en la temporada 2025. Se basa en datos históricos desde la implementación del reglamento técnico de 2022, un periodo marcado por mayor fiabilidad mecánica y menor variabilidad en los resultados. Los modelos se entrenan exclusivamente con información disponible antes de cada carrera, como estadísticas de pilotos, equipos, posiciones de clasificación previas y variables derivadas. La motivación del estudio surge del interés en el deporte y del creciente debate sobre su previsibilidad. Además, sería posible explorar el uso de estos modelos en apuestas deportivas.
La masculinidad en reconstrucción: análisis de la construcción social de la masculinidad en los jóvenes de España
(2025) Paíno López, Lucía; Pineda Sanjuan, Silvia
La masculinidad, lejos de ser un rasgo biológico, es un constructo social que impone roles y expectativas en la sociedad que afectan a mujeres, hombres y personas que se salen de este binarismo. Este trabajo, analiza la percepción de la masculinidad en los jóvenes de España, teniendo como objetivo identificar perfiles ideológicos o comportamentales asociados a la percepción del concepto masculinidad. A través de un análisis clúster, se segmenta la percepción de masculinidad en tres perfiles, tóxica, neutra y sana. Posteriormente, mediante modelos explicativos como modelos de regresión logística multinomial y árboles de clasificación, se exploran las relaciones entre los tres perfiles de masculinidad y diversas variables sociales y conductuales.
Análisis multivariante y modelización predictiva del precio de diamantes: un enfoque comparativo con y sin extracción de factores
(2025) Ordaz Solera, Cristina; Ortega Castelló, Eduardo
Este estudio busca predecir el precio de los diamantes en función de sus características físicas, utilizando diversas técnicas estadísticas para evaluar la precisión y utilidad de cada enfoque. Para ello, primero se realizará un análisis factorial con el fin de identificar factores latentes que resuman la información de las variables originales y faciliten la interpretación de los resultados. Con estos factores, se construirá un árbol de regresión que permitirá modelar el precio como una variable continua. Paralelamente, se categorizarán los precios en cuatro niveles (bajo, medio-bajo, medio-alto y alto) para aplicar técnicas de clasificación, incluyendo un análisis discriminante, una regresión logística multinomial y un árbol de clasificación, con el objetivo de evaluar su capacidad predictiva. Posteriormente, se repetirá el estudio sin la extracción de factores para comparar los resultados y determinar qué enfoque ofrece una mejor interpretación y precisión en la predicción del precio de los diamantes.
Análisis del efecto del COVID-19 en la mortalidad en España
(2025) Reyes del Nacimiento, Samuel; Gálvez Moraleda, José Adolfo
El presente trabajo analiza la evolución temporal de la mortalidad mensual en España con el objetivo de modelar su comportamiento y estudiar su cambio tras la pandemia de COVID-19. Se realiza una descomposición de las series temporales para identificar patrones estacionales y de tendencia, observándose una marcada estacionalidad anual sin una tendencia clara antes de la pandemia. Para detectar cambios estructurales en la serie, se aplica el test de Bai-Perron, identificando puntos de ruptura que coinciden aproximadamente con las fases de impacto del COVID-19. Posteriormente, se evalúa la estacionariedad de la serie pre-COVID mediante los tests ADF y KPSS, concluyendo una estacionariedad débil, y se ajustan dos modelos: Holt-Winters y SARIMA(0, 0, 1) × (1, 1, 0)12. El análisis de residuos, las métricas de error y los criterios de información (AIC, BIC) indican que el modelo SARIMA ofrece un mejor ajuste. A partir de este modelo se generan predicciones para el periodo post-COVID, permitiendo estimar la mortalidad esperada y comparar con la observada. Se identifican periodos de exceso de mortalidad, especialmente al inicio de la pandemia, seguidos de una convergencia progresiva hacia los valores esperados.
Impacto en la conciencia climática tras la dana
(2025) Sirvent Parra, Julia; Portela García-Miguel, Javier
El fenómeno meteorológico extremo que tuvo lugar en octubre de 2024 en la Comunidad Valenciana marcó un antes y un después en la percepción pública del cambio climático en España. Esta catástrofe, conocida como DANA, provocó graves daños materiales y la pérdida de más de 200 vidas humanas, generando un fuerte impacto social. Este trabajo se centra en el análisis de los datos proporcionados por el CIS con el objetivo de estudiar el grado de conciencia climático en la población. A través de técnicas estadísticas multivariantes y métodos predictivos, se busca identificar patrones de comportamiento, perfiles sociales y variables significativas que expliquen los diferentes niveles de sensibilización frente al cambio climático
Predicción espacial de la presencia del lobo ibérico (canis lupus signatus) en la Península Ibérica usando factores ecológicos y humanos
(2025) Rodríguez Rodríguez, Sofía; Portela García-Miguel, Javier
El lobo ibérico (Canis lupus signatus) es una de las especies más emblemáticas y controvertidas de la fauna peninsular. Su nombre científico tiene origen en las manchas oscuras que presenta en la parte anterior, la cruz y la cola. Su rol ecológico como depredador le confiere una gran importancia en el equilibrio de los ecosistemas, al tiempo que su presencia ha generado históricamente conflictos con actividades humanas como la ganadería. Entender qué factores son los que determinan su distribución en la actualidad es esencial para poder establecer mecanismos o estrategias de conservación eficaces, especialmente en un periodo histórico de expansión humana y de cambio climático. Este trabajo contribuye a ese objetivo mediante la elaboración de modelos predictivos creados tanto con variables ambientales (como el clima y la topografía), como con variables de población. Se combina el enfoque ecológico con el estadístico, con el objetivo de conocer la distribución de la probabilidad de presencia en la península, y así poder ayudar a elaborar mecanismos de preservación, gestión territorial o ganadera u otros objetivos (National Geographic España, 2023).
Diseño y evaluación de estrategias de trading algorítmico en bitcoin mediante modelos predictivos de aprendizaje automático
(2025) Bello Pérez, Francisco Javier; Castro Cantalejo, Javier
Este Trabajo de Fin de Grado explora el diseño y la evaluación de estrategias de trading algorítmico para Bitcoin utilizando modelos de predicción basados en aprendizaje automático. En el contexto de un mercado financiero altamente volátil y continuo, el estudio construye una canalización robusta y automatizada de procesamiento de datos, incorporando indicadores técnicos, variables macroeconómicas y características derivadas de series históricas de precios. Se desarrollan y prueban varios modelos, desde árboles de regresión simples hasta técnicas de ensamblado como Bagging, Random Forest, Gradient Boosting y XGBoost. Estos modelos tienen como objetivo predecir los movimientos direccionales del precio, en particular los impulsos y retrocesos, y se evalúan mediante métricas de rendimiento diseñadas específicamente, como el retorno medio por operación y la precisión direccional. Además, el estudio simula estrategias de inversión tanto simples como adaptativas para evaluar el poder predictivo de los modelos en escenarios reales de trading. La selección final del modelo se basa en un esquema de validación cruzada con estructura temporal (forward-chaining), enfocándose no solo en la rentabilidad, sino también en la robustez frente a la volatilidad del mercado. Los resultados sientan las bases para desarrollos futuros, como la incorporación de modelos de aprendizaje profundo, modelos de volatilidad tipo GARCH y la segmentación de estrategias según el régimen del mercado (alcista, bajista o lateral). Este trabajo pone de manifiesto el potencial del aprendizaje automático para la predicción financiera, así como los desafíos de construir modelos consistentes e interpretables en entornos dinámicos e inciertos.
La generación expuesta: un análisis estadístico de la violencia sexual digital en jóvenes
(2025) Río García, Olaya del; Pérez Contreras, Fernando
En la actualidad en la que vivimos, los jóvenes están cada vez más expuestos al mundo digital, y con ello a nuevas formas de violencia, entre ellas, la violencia sexual digital (VSD). Esta forma de violencia ha crecido de manera exponencial en los últimos años, abarcando desde el acoso en redes sociales, hasta la difusión no consentida de contenido íntimo. A pesar de su frecuencia y gravedad, la VSD no recibe aún la atención que merece y, por tanto, resulta muy complicado diseñar estrategias eficaces de prevención e intervención. Este trabajo tiene como objetivo principal realizar un estudio exploratorio para identificar características asociadas a una mayor probabilidad de haber experimentado o ejercido VSD. Para ello se aplican técnicas de regresión logística binaria y métodos de selección automática de variables como Stepwise y LASSO, así como un árbol de clasificación como herramienta complementaria, con el fin de examinar posibles factores de riesgo. Además, se analiza el impacto en los jóvenes que la sufren a través de técnicas de análisis no supervisado.
Los primeros tres segundos: de la inflación cosmológica al Big Bang
(2025) Herráez Centellas, Santiago; Rubio Peña, Javier
Este trabajo ofrece una introducción general a las teorías de Inflación Cosmológica. Comienza presentando un universo en expansión, en el que además se asume homogeneidad e isotropía. Se señalan las limitaciones del modelo estándar del Big Bang, motivando el planteamiento del paradigma inflacionario como solución a las mismas, a través de un campo real escalar: el inflatón. Posteriormente, se plantan las semillas para la formación de estructuras a gran escala a partir de la inclusión de inhomogeneidades perturbativas en el modelo. Estas perturbaciones son descritas mediante el formalismo ADM de la Relatividad General, y son finalmente cuantizadas. Este estudio culmina centrándose en una clase particular de potenciales, para las que una simulaci´on num´erica ha sido llevada a cabo, siendo implementada en Python (github.com/santiherra/Inflation Background). Finalmente, las teorías efectivas en inflación son presentadas, remarcando la aparición de un bosón de Goldstone asociado a una ruptura espontanea en difeomorfismos temporales. Este formalismo se separa de los caminos dependientes de modelos concretos, y se estudia el efecto de la inclusión de operadores de mayor orden en los invariantes de la teoría.
Análisis del nivel de endeudamiento relativo de los hogares. Estudio de factores influyentes
(2025) Alegre Mellado, Inés; Gálvez Moraleda, José Adolfo
Este trabajo aborda un primer acercamiento al análisis del nivel de endeudamiento relativo a la renta de los hogares españoles, haciendo uso de datos representativos oficiales de la Encuesta Financiera de las Familias (EFF). Se caracteriza por estudiar un fenómeno con una distribución altamente asimétrica y compleja, con un gran número de hogares con valores cercanos a cero, y con ciertos grupos con valores extremadamente altos. Para su análisis, se comparan tres diferentes modelos predictivos: regresión lineal multivariante, árboles de regresión y bosques aleatorios. Este último destaca con la mayor capacidad predictiva, ya que permite capturar relaciones no lineales y mejorar la explicación del endeudamiento frente a métodos tradicionales, destacando la importancia de modelos flexibles para fenómenos financieros complejos.
Análisis de modelos predictivos con machine learning para determinar la probabilidad de jugar a videojuegos
(2025) Fuente Toubes, Lucas de la; Pineda Sanjuan, Silvia
El estudio del comportamiento de los jugadores de videojuegos es clave para comprender las preferencias y hábitos de consumo en esta creciente industria. Este trabajo se enfoca en analizar los perfiles de jugadores utilizando modelos estadísticos y técnicas de clasificación. El objetivo principal es identificar patrones relevantes y segmentar a los jugadores según variables sociodemográficas y de comportamiento. Para ello, se realizó una depuración de la base de datos, seguida de un análisis exploratorio mediante frecuencias y relaciones entre variables clave. Posteriormente, se aplicaron modelos como regresión logística binaria, Naive Bayes, árboles de clasificación y Random Forest. Los resultados muestran que ciertos factores, como seguir contenido de videojuegos en redes sociales, tienen una fuerte relación con jugar o no a los videojuegos. Además, el modelo de Bosques Aleatorios (Random Forest) destacó por su precisión del 88%, superando a otros enfoques. Estos hallazgos permiten una mejor comprensión del perfil de los jugadores y tienen aplicaciones potenciales en estrategias de marketing y diseño de videojuegos. Aunque este análisis ofrece una visión inicial sobre los jugadores de videojuegos, el tamaño reducido de la muestra limita la robustez de los hallazgos y su generalización a una población más amplia. Futuras investigaciones con muestras más grandes podrían confirmar estas tendencias.
Análisis de la colaboración interprofesional en el ámbito sanitario: revisión narrativa del binomio enfermera-médico
(2025) Moreno Resino, Andrea; Meseguer Gancedo, Pablo
INTRODUCCIÓN El interés por comprender y promover la colaboración interprofesional surge de una motivación tanto académica como personal. Antes de abordar las dinámicas actuales de dicha colaboración, resulta fundamental comprender la evolución histórica de las relaciones entre médicos y enfermeras. Con este propósito, el objetivo principal de este trabajo es desarrollar una aproximación teórica y conceptual que facilite la comprensión de la colaboración interprofesional en el contexto sanitario actual. METODOLOGÍA Se ha llevado a cabo una revisión narrativa de la literatura mediante búsquedas en bases de datos como PubMed, Dialnet y Scopus. Los términos empleados han sido: “colaboración interprofesional”, “relación interprofesional”, “relación médico-enfermera”, “colaboración médico-enfermera”, “intervención”, “estrategia” y “educación interprofesional”. RESULTADOS Los resultados obtenidos permiten identificar diferentes marcos teóricos, factores que condicionan la colaboración, beneficios derivados de la misma, percepciones de los profesionales, desafíos pendientes y estrategias de mejora. DISCUSIÓN Se observa que, aunque la colaboración interprofesional es reconocida como clave para la calidad asistencial, su implementación real enfrenta barreras estructurales, formativas y culturales. Se destaca la necesidad de protocolos, formación conjunta y metodologías cualitativas que aborden la complejidad de las relaciones profesionales. CONCLUSIONES Este trabajo evidencia que la colaboración interprofesional es un proceso complejo, que se ve dificultado por dinámicas jerárquicas y falta de herramientas prácticas. Se subraya la necesidad de seguir investigando, especialmente desde perspectivas cualitativas e inclusivas, que integren a todos los profesionales implicados en la atención sanitaria.
Impacto de la contaminación atmosférica en la salud de la población de los distritos de Madrid
(2025) Ereña Martínez, Silvia; Pineda Sanjuan, Silvia
La contaminación del aire representa una grave amenaza para la salud pública, incluso en niveles más bajos de lo que antes se consideraba peligroso. Cada año, millones de personas mueren prematuramente y pierden años de vida saludable debido a la exposición de contaminantes atmosféricos. El estudio se va a realizar a partir de los datos recogidos por la encuesta de salud y la calidad del aire, ambos, de la ciudad de Madrid. Este registro acabará siendo formado por 1.174 individuos que cumplen las características necesarias para el trabajo, manteniendo el foco en el distrito al que pertenecen. Para poder estudiar la asociación de la exposición a los contaminantes con su estado de salud, se realizarán diferentes técnicas. Una primera técnica consistirá en un análisis clúster con el objetivo de agrupar los distritos según la contaminación atmosférica que sufren, estableciendo un nivel de contaminación según los excesos marcados por la OMS. Otra técnica, será realizar diferentes regresiones logísticas para poder analizar cómo se distribuye ese nivel de contaminación, en su estado de salud general, y en sus patologías específicas.
Análisis de la gravedad de los accidentes en Reino Unido entre 2005 y 2014
(2025) Gayo Rodríguez, Sara; Castro Cantalejo, Javier
Este Trabajo de Fin de Grado estudia los factores que influyen en la gravedad de los accidentes de tráfico en el Reino Unido (2005–2014) usando las bases de datos Accidents, Vehicles y Casualties para crear un conjunto de datos con información sobre las personas implicadas en el accidente, los vehículos y las condiciones y el entorno del accidente. Se seleccionaron 32 variables tras limpiar y agrupar datos, definiendo como variables a predecir Accident_Severity (leve, moderado, grave) y Accident_Severity_Score (suma ponderada). El análisis descriptivo univariante mostró que el 85.2% de los siniestros fueron leves, los conductores tenían una edad media cercana a 40 años y predominaban los vehículos de 5–10 años de antigüedad, entre otros. En el estudio bivariante se hallaron fuertes vínculos entre las características de los accidentados y el grado de severidad, así como entre las variables sobre la edad. Con clústeres k-medias (k=5, 7) se agruparon los accidentes según sus características, formando grupos de accidentes similares. Para predecir la gravedad se usaron regresión logística ordinal y árboles de clasificación para Accident_Severity, y regresión lineal y árboles de regresión para Accident_Severity_Score, identificando que edades avanzadas en los accidentados, las condiciones lumínicas y meteorológicas y la velocidad de la vía, entre otros, son algunos de los factores más influyentes. En conclusión, los factores humanos (edad y número de implicados) pesan más que los del entorno, aunque la combinación de ambos mejora las predicciones y puede guiar campañas de prevención centradas en motoristas, personas mayores y zonas con velocidad limitada a 15 mph, donde el riesgo de accidentes graves es mayor.
Efectos nucleares y universalidad en interacciones neutrino-nucleón
(2025) Tirado Hita, Silvia; Zurita Silvestro, María Pía
Describir ciertas secciones eficaces, como las de dispersión inelástica profunda con neutrinos, no es posible únicamente mediante cálculos perturbativos de cromodinámica cuántica. En ellas intervienen las funciones de estructura que, mediante el modelo de partones, están relacionadas con las funciones de distribución partónicas. Estas encierran información sobre la densidad de momento de los partones -quarks y gluones- que contienen los hadrones. La determinación precisa de las mismas, y en particular de las nucleares, es fundamental para entender los procesos que ocurren en física de altas energías. En este trabajo se estudian las funciones de estructura de tres experimentos para entender su posible impacto en densidades nucleares. Para cuantificarlo se utiliza reweighting bayesiano, que permite analizar cómo datos de un experimento modifican distribuciones partónicas sin necesidad de realizar un ajuste completo, reduciendo el gasto computacional que esto supone.
Producción de materia oscura durante el recalentamiento
(2025) Barroso García, Antonio; Rubio Peña, Javier
En este trabajo exploraremos un posible mecanismo para la producción de materia oscura, el freeze−in de partículas de materia oscura creadas a partir del inflatón. El inflatón se postula como un campo escalar cuyo potencial posee un mínimo al que cae al final de la fase inflacionaria del Universo, perdiendo su energía y creando el resto de partículas del Modelo Estándar en la fase que se conoce como recalentamiento. Estudiaremos qué procesos se llevan a cabo en la producción de materia oscura durante esta fase usando diferentes enfoques, comenzando con un análisis a nivel perturbativo para luego obtener resultados analíticos de los procesos no perturbativos que ocurren a través de las interacciones del inflatón con los campos acoplados a él. Estos resultados se compararán con una simulación en el retículo realizada con CosmoLattice, donde hemos modificado y ajustado códigos básicos para incluir las interacciones y los campos que queremos estudiar. Finalmente compararemos la cantidad de materia oscura producida según cada análisis, estudiaremos la evolución de los campos usando la simulación y estableceremos un rango de masas posible para la materia oscura.
Sistema de recomendación de jugadores de fútbol con R
(2025) Naranjo Expósito, Alejandro; Pérez Contreras, Fernando
Este trabajo consiste en realizar una machine learnig que sea capaz de recomendar jugadores de fútbol con características similares. El fin de este trabajo es poder crear un modelo que pueda ayudar a las direcciones deportivas de equipos más modestos a mejorar sus opciones a la hora de fichar jugadores, ya sea para mejorar posiciones que necesiten, o para adelantarse a cubrir las bajas de sus jugadores en plantilla. Para su estudio se ha utilizado una base de datos con estadísticas de los jugadores que han participado al menos un partido en cualquier club de las cinco grandes ligas europeas según el ranking de la UEFA (UEFA, 2025), las cuales son: • LaLiga. • Premier League. • Bundesliga. • Serie A. • Ligue 1. Los datos han sido tomados de la web de estadísticas de fútbol fbref (Fbref, 2025) a través del uso de la biblioteca worldfootballR (JaseZiv, 2020) en RStudio. Para su realización se han usado distintas técnicas de depuración de datos, análisis cluster, modelos random forests y medidas de distancias euclídeas. Estás técnicas han sido empleadas en R, debido a que es un sistema de libre acceso, y que tiene un interfaz muy fácil para su entendimiento lo que podría ayudar a su implementación en clubes con menos margen presupuestario.
Estudio del balance energético de la Tierra
(2025) Martínez Guerediaga, Jorge; Ayarzagüena Porras, Blanca
El balance radiativo se define como el balance neto entre la radiación que llega a la Tierra y la que emite al exterior. Esto es fundamental para comprender el sistema climático, ya que en gran medida determina la temperatura media global de la Tierra. Debido a esto, durante el transcurso del último siglo se han ido desarrollando modelos climáticos basados en este principio con el fin de simular y predecir el clima de nuestro planeta. En este trabajo se han reproducido varios ejemplos de los modelos basados en el balance energético con el objetivo de estudiar cómo se comporta la temperatura de la Tierra dentro de estos modelos, variando sus parámetros para ver sus efectos en dicha temperatura. Entre estos modelos, se ha desarrollado un modelo de 0 dimensiones en el que se ha estudiado cuál es el efecto de añadir capas simulando una atmósfera, pasando de ser al comienzo capas completamente absorbentes a ser parcialmente emisivas. Se ha conseguido simular los diferentes cambios en la temperatura al aumentar la emisividad de las capas, simulando así la concentración de gases de efecto invernadero, observando aumentos hasta de 10◦C. También se ha visto cómo el sistema evoluciona al someterse a diferentes perturbaciones como una variación en la capacidad calorífica o bien una variación del albedo. En segundo lugar, se ha desarrollado el modelo unidimensional de Budyko, obteniendo así la distribución latitudinal de temperaturas para el hemisferio norte. A partir de este modelo se ha realizado un estudio de cómo afecta a la temperatura el transporte meridional de calor, las variaciones en el albedo a lo largo del planeta o la nubosidad. Estudiando finalmente cómo se perturba este sistema, simulando de esta forma las posibles causas del cambio climático. Un ejemplo sería el aumento de la concentración de gases de efecto invernadero en la atmósfera donde se ha visto un aumento de hasta 4◦C en la temperatura, llegando a simular el deshielo de los polos.
Estudio estadístico del riesgo país
(2025) López Alonso, Mónica; Quirós Romero, Cipriano
Este Trabajo de Fin de Grado analiza el riesgo país desde una perspectiva estadística, con el objetivo de identificar las variables económicas, fiscales e institucionales que mejor explican y predicen su comportamiento. A partir de un conjunto de datos compuesto por indicadores de más de 160 países, se aplican técnicas de análisis multivariante como el Análisis de Componentes Principales (PCA), clústeres y correspondencias, junto con modelos predictivos como regresión múltiple o logit, árboles de decisión (CART) y Random Forest. Los resultados muestran que las variables más relevantes en la determinación del riesgo país son el PIB per cápita (PPA), la fragilidad institucional, el índice de democracia y los préstamos no productivos. El modelo Random Forest presentó el mejor desempeño predictivo (R² = 0.81 en test), seguido de la regresión múltiple y el modelo CART. Además, el análisis clasificatorio permitió segmentar a los países en perfiles de riesgo coherentes con las calificaciones internacionales. Se concluye que el riesgo país es un fenómeno multidimensional que no puede explicarse exclusivamente desde una óptica económica, sino que requiere incorporar factores institucionales y estructurales para su comprensión y seguimiento.

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