UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓNICA
TRABAJO ENCARGADO:
“FACTORES DETERMINANTES EN EL INGRESO PERCÁPITA CON LA
EDUCACIÓN Y LA SALUD EN EL PERÚ”
Curso: DESARROLLOO TERRITORIAL CON SISTEMA DE INFORMACIÓN
GEOGRÁFICA
Docente: Ing. SUCARI TURPO, HENRY ALDO
Presentado por:




Estefanero Alcca, Einstein Robert
Condori Flores, Gabriela
Ccasa Castro, Gianina Yemira
Sacari Cachi, Jordan
VII Semestre – Grupo “D”
Puno - Perú
2024
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“FACTORES DETERMINANTES EN EL INGRESO PERCÁPITA CON LA
EDUCACIÓN Y LA SALUD EN EL PERÚ”
1) ¿Cuáles son los distritos que tienen mayor diferencia positiva o negativa entre el lugar
que ocupan en el ranking de Ingreso Familiar per Cápita por un lado y en el de los diversos
indicadores de educación y de salud por otro? (Grandes diferencias positivas en el ranking
(por ejemplo: Y>>Salud) o negativas Y<<Salud).
¿Cuántos tienen 500 lugares o más de diferencia en el nivel nacional?
Tabla 1: diferencial en ingresos con respecto a salud
Ubigeo
∆/salud|
|-------------------|
1. | 211002
-1829 |
2. | 050703
-1675 |
3. | 090606
-1637 |
4. | 050614
-1554 |
5. | 080708
-1506 |
|-------------------|
6. | 210101
-1483 |
7. | 030303
-1459 |
8. | 010303
-1458 |
9. | 010611
-1359 |
10. | 050806
-1328 |
+-------------------+
Fuente: Autoría propia / Stata.
Tabla 2: diferencial en ingresos con respecto a educación.
+-------------------+
| ubigeo ∆Educación|
|-------------------|
1. | 100323
-1281 |
2. | 220302
-1214 |
3. | 010514
-1208 |
4. | 010702
-1171 |
5. | 010107
-1162 |
|-------------------|
6. | 100113
-1132 |
7. | 220806
-1101 |
8. | 131104
-1097 |
9. | 061007
-1084 |
10. | 010517
-1050 |
+-------------------+
Fuente: Autoría propia / Stata.
Los Distritos que tienen mejor ingreso y están peores en la educación es el Distrito de YANAS
con (-1281) que pertenece a la provincia de DOS DE MAYO del Departamento de HUANUCO,
con una población total de 1869 habitantes, con una altura de 3477m.s.n.m. densidad de la
población de 50.5 hab/km2, el dicho distrito se dedican a la actividad PRINCIPAL DE TURISMO
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de los restos arqueológicos de Torreon de Llaurish Punta. Y los que se encuentran en el lugar (500) de mejores en educación y peores en el ingreso es el distrito de SAN JOSÉ DE SISA,
Provincia de EL DORADO del departamento de SAN MARTIN.
Asimismo, los distritos que tienen una mejor Educación y peor en el ingreso son: el Distrito de
SAN ANTONIO DE ANTAPARCO, que pertenece a la provincia de la ANGARAES, del
departamento de HUANCABELICA con una gran diferencia de (1276), y el lugar 505 de la
diferencia del distrito que tiene mejor educación es el distrito de HUMACHIRI, provincia de
MELGAR del departamento de PUNO.
De igual forma el distrito que tienen mejor ingreso y están peores en la salud es el Distrito de
ANANEA con (-1829) que pertenece a la provincia de SAN ANTONIO DE PUTINA del
Departamento de PUNO, que se encuentra ubicada a una altura de 3891 m.s.n.m tiene una
extensión territorial de 3207.38 Km2 y una población total de 69250 habitantes, el dicho distrito
se dedican a la actividad PRINCIPAL DE MINA en la rinconada y a la crianza de alpacas y
ovinos, como La Asociación de criadores de alpacas san francisco de Trapiche “ASCRUAF”
Amanea. Y los que se encuentran en el lugar (-500) de mejores en salud y peores en el ingreso es
el distrito de MAGDALENA, Provincia de Chachapoyas del departamento de Amazonas.
Del mismo modo los distritos que tienen una mejor salud y peor en el ingreso son: el Distrito de
PUYCA, que pertenece a la provincia de la UNION, del departamento de AREQUIPA con una
gran diferencia de (1843), seguido por el distrito de ANDARAPA, Provincia de ANDAHUYLAS
del departamento de APURIMAC con (1807), y en el lugar 500 de la diferencia del distrito que
tiene mejor salud es el distrito de FITZCARRALD, provincia de MANU del departamento de
MADRE DE DIOS.
¿Cuántos tienen 500 lugares o más de diferencia en el nivel nacional?
De acuerdo al la tabla C) y al resultado obtenido con en Stata. Hay:
417 distritos con diferencias de 500 lugares o más (solo positivos) en ingresos y salud.
Y 154 distritos con diferencias de 500 lugares o más (solo positivos) en ingresos y
educación esto ubicado en los anexos.
2) Escoja 3 regiones y repita el ejercicio con los rankings que corresponden a esa unidad
política.
¿Cuáles son los 10 o 20 distritos que tienen mayores diferencias de lugar en el ranking en el nivel
regional?
Lo hemos identificado y escogido 3 regiones:
Región de Lima Metropolitana: Una región con alta concentración urbana, actividad
económica diversa y contrastes socioeconómicos.
Región de Cajamarca: Una región con predominio rural, economía basada en la agricultura y
minería, y altos índices de pobreza.
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Región de Madre de Dios: Una región con alta biodiversidad, economía basada en la
extracción de recursos naturales y desafíos en desarrollo humano.
Los distritos que tienen mejor ingreso y están peores en la educación es el Distrito de JOSÉ
SABOGAL con (-1084) que pertenece a la provincia de SAN MARCOS del Departamento de
CAJAMARCA, con una población total de 14581 habitantes con superficie de 594.31 m2, y con
3260 m.s.n.m. el dicho distrito se dedican a la actividad principal de agricultura y ganadería .Y
los que se encuentran en el lugar (-550) de mejores en salud y peores en la educación es el distrito
de AUCALLAMA, Provincia de HUARAAL del departamento de LIMA.
Además los distritos que tienen una mejor educación y peor en el ingreso son: el distrito de
COLINAS que pertenece a la provincia de la YAUYUS , del departamento de LIMA con una
gran diferencia de (916), y el lugar 516 de la diferencia del Distrito que tiene mejor Educación es
el distrito de SAN PEDRO DE HUANCAYRE, provincia de HUARUCHIRÍ del departamento
de LIMA
Los Distritos que tienen mejor ingreso y están peores en la salud es el Distrito de MATUCANA
con (-1326) que pertenece a la provincia de HUARUCHIRÍ del Departamento de LIMA, con una
población total de 4508 habitantes, con una altura de 2378m.s.n.m., superficie de 192.44/km2, el
dicho Distrito se dedican a la actividad AGRICULTURA. y los que se encuentran y en el lugar (500) de mejores en salud y peores en el ingreso es el distrito de NUEVO IMPERIAL, Provincia
de EL CAÑETE del departamento de LIMA.
Además los distritos que tienen una mejor en salud y peor en el ingreso son: el distrito de
SALLIQUE, que pertenece a la provincia de la JAEN , del departamento de CAJAMARCA con
una gran diferencia de (1662), y el lugar 500 de la diferencia del Distrito que tiene mejor SALUD
es el distrito de FITZCARRALD, provincia de MANU del departamento de MEDRE DE DIOS.
3. ¿Qué explicaciones se le ocurren para entender esas diferencias?
En el análisis de algunos distritos se puede observar que los que viven en zonas de actividad
minera tienen recursos económicos elevadas pero su salud y esperanza de vida está deteriorado.
Pero se puede observar que los que se dedican y viven con agricultura y ganadería tienen mejor
salud y mejor esperanza de vida, aunque sus ingresos económicos sean insuficientes.
Notar que unas regiones y distritos, tienen una mejor esperanza vida que otras, pero que
al mismo tiempo no cuenten con un ingreso per cápita alto, puede ser motivo de muchas
cuestiones porque se esperaría que el ingreso per cápita sea también lo sea. Ante esta
situación se tienen varios factores, en ciertos departamentos, aunque el ingreso per cápita
sea bajo, hay un acceso relativamente mejor a los servicios, como: salud, educación,
transporte, etc. por puede que en algunos distritos las personas lleven un estilo de vida
saludable, con productos locales más saludables y probablemente sean menos procesado,
de alguna forma estarían llevando una tradición de prácticas del cuidado de su salud, lo
que contribuye a tener una mayor longevidad, a pesar de las limitaciones económicas.
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En contraste al escenario anterior, en algunas provincias del Perú, un mayor ingreso per
cápita no siempre significa que se tenga una mayor esperanza de vida. Esto es debido a
que las zonas con altos ingresos, que comúnmente son las urbanas, existe en la
distribución de la riqueza porque las personas pueden tener un acceso desproporcional a
los servicios de salud, con infraestructura deficiente o a una atención médica de baja
calidad. Por otro lado, puede que el estilo de vida se influido por factores de riesgo como
dietas poco saludables, porque cuando se refiere a la esperanza de vida, su base es la
nutrición, la alimentación.
En otro aspecto, algunas provincias y distritos, se da el caso de que tienen más años de
escolaridad a pesar de tener un ingreso per cápita más bajo. Lo que influye ante estas
situaciones es que se le da mucha importancia al aprendizaje, al sector educación; se
invierte en educación pública para mejorar las condiciones de vida. No obstante, en áreas
rurales o menos urbanizadas, se da el caso de que dependen de sectores económicos
menos lucrativos, como la agricultura, que no ofrecen altos salarios o se da el caso que
personas altamente educadas emigren a áreas urbanas o al extranjero en busca de mejores
oportunidades, lo que puede dejar a las provincias con un talento educado, pero con
menos oportunidades económicas.
De manera diferente, en algunas provincias se tiene menos años de educación, pero un ingreso
per cápita más alto. Esto es debido a debido a la importancia de sectores económicos, como la
minería o la agricultura comercial, que no requieren niveles altos de educación formal, pero
generan altos ingresos a partir de la extracción de recursos naturales o la producción agrícola,
elevando el ingreso per cápita a pesar de que la educación formal sea limitada. Además, la
demanda de mano de obra en estos sectores no necesariamente se basa en los niveles educativos,
lo que significa que los empleos disponibles no requieren necesariamente un alto grado de
formación y por lo tanto, hay una menor inversión en educación.
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ANEXOS
Figura 1
Resultados en grandes diferencias negativas
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
Figura 2
Resultados en grandes diferencias Positivas
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
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Figura 3
Resultados en grandes diferencias en Educación
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
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Figura 4
Resultados en grandes diferencias negativas en Salud
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
Figura 5
Resultados en grandes diferencias positivas en Salud
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
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Figura 6
Resultados en grandes diferencias en Salud
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
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Figura 7
Resultados en grandes diferencias negativas en educación
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
Figura 8
Resultados en grandes diferencias positivas en educación
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
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Figura 9
Resultados en grandes diferencias de Ingreso familiar per cápita y educación en
3 REGIONES
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
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Figura 10
Resultados en grandes diferencias negativas en salud en 3 REGIONES
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
Figura 11
Resultados en grandes diferencias positivas en salud en 3 REGIONES
Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
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Figura 12
Resultados en grandes diferencias de Ingreso familiar per cápita y salud en 3
REGIONES
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Fuente: Elaboración propia en Programa (STATA).
Mapas como resultado de la Programacion en STATA :
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ANEXO X:COMANDO DEL TRABAJO / ELABORADOS EN STATA.
clear all
* Definir rutas para los archivos
global carpeta1 "F:\einstein\Insumos"
global carpeta2 "F:\einstein\Producto"
global mapas "F:\einstein\Mapas"
* Instalar paquetes necesarios para trabajar con shapefiles
ssc install shp2dta, replace
ssc install spmap, replace
* Convertir archivos shapefiles a formato Stata
shp2dta using "$mapas\Distrito_INEI_2017.shp", database(dist_dta)
coordinates(dist_coord) genid(dist_id) replace
shp2dta using "$mapas\Provincia_INEI_2017.shp", database(prov_dta)
coordinates(prov_coord) genid(prov_id) replace
shp2dta using "$mapas\Departamento_INEI_2017.shp", database(dpto_dta)
coordinates(dpto_coord) genid(dpto_id) replace
* Preparar los datos distritales
use dist_dta, clear
sort ubigeo
order dist_id, after(ubigeo)
save trans_dist, replace
* Cargar datos distritales de ingreso, educación y salud
use "$carpeta1\datadistrital.dta", clear
* Unir los datos distritales con los polígonos
merge 1:1 ubigeo using trans_dist
drop _merge
* Crear variables de diferencias entre rankings
gen dif_ing_salud = rank_ing - rank_ev
gen dif_ing_educ = rank_ing - rank_educ
* Listar distritos con diferencias de 500 lugares o más
list ubigeo dif_ing_salud dif_ing_educ if abs(dif_ing_salud) >= 500 |
abs(dif_ing_educ) >= 500
* Filtrar y listar distritos con diferencias de 500 lugares o más (solo
positivos)
list ubigeo dif_ing_salud if dif_ing_salud >= 500
list ubigeo dif_ing_educ if dif_ing_educ >= 500
* Contar y listar distritos con diferencias de 500 lugares o más (solo
positivos) en ingresos y salud
count if dif_ing_salud >= 500
display "Número de distritos con 500 o más lugares de diferencia en ingreso y
salud: " r(N)
* Contar y listar distritos con diferencias de 500 lugares o más (solo
positivos) en ingresos y educación
count if dif_ing_educ >= 500
display "Número de distritos con 500 o más lugares de diferencia en ingreso y
educación: " r(N)
* Guardar el archivo final con las diferencias calculadas
save "$carpeta2\datafinal.dta", replace
* Crear mapas temáticos de las diferencias
use "$carpeta2\datafinal.dta", clear
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spmap dif_ing_salud using dist_coord, id(dist_id) ocolor(black) fcolor(Reds)
ndfcolor(white) name(mapa_salud) title("Rankings de Ingreso y Salud por país")
legend(off)
spmap dif_ing_educ using dist_coord, id(dist_id) ocolor(black) fcolor(Blues)
ndfcolor(white) name(mapa_educ) title("Rankings de Ingreso y educacion por
país") legend(off)
* Para ver las mayores diferencias en los rankings de ingreso y salud, o
ingreso y educación
sort dif_ing_salud
list ubigeo dif_ing_salud in 1/10
sort dif_ing_educ
list ubigeo dif_ing_educ in 1/10
* Combinación de dos mapas
graph combine mapa_salud mapa_educ, title("Diferencias en Rankings de Ingreso
y Salud")
* Guardar el gráfico combinado
graph export "$carpeta2\mapas_combined.png", replace
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
////////////////
* Cargar los datos distritales con las diferencias entre rankings a nivel
nacional
use "$carpeta2\datafinal.dta", clear
* Verificar los nombres de las variables
describe
* Selección de 3 regiones (ejemplo: LIMA, CAJAMARCA y MADRE DE DIOS)
gen region = "" // Variable para asignar la región
replace region = "LIMA" if departameto == "LIMA" // Cambia 'departamento' al
nombre correcto
replace region = "CAJAMARCA" if departameto == "CAJAMARCA"
replace region = "MADRE DE DIOS" if departameto == "MADRE DE DIOS"
* Calcular los rankings dentro de cada región para ingreso, educación y salud
bysort region (rank_ing): gen rank_ing_regional = _n
bysort region (rank_educ): gen rank_educ_regional = _n
bysort region (rank_ev): gen rank_salud_regional = _n
* Crear las variables de diferencia de rankings a nivel regional
gen dif_ing_salud_regional = rank_ing_regional - rank_salud_regional
gen dif_ing_educ_regional = rank_ing_regional - rank_educ_regional
* Listar los 10 distritos con mayores diferencias en salud para la región de
lima
sort dif_ing_salud_regional
list ubigeo region dif_ing_salud_regional dif_ing_educ_regional if region ==
"LIMA" in 1/10
* Para cajamarca
sort dif_ing_salud_regional
list ubigeo region dif_ing_salud_regional dif_ing_educ_regional if region ==
"CAJAMARCA" in 1/10
* Para madre de dios
sort dif_ing_salud_regional
list ubigeo region dif_ing_salud_regional dif_ing_educ_regional if region ==
"MADRE DE DIOS" in 1/10
* Listar los 20 distritos con mayores diferencias en cada región
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sort dif_ing_salud_regional
list ubigeo region dif_ing_salud_regional dif_ing_educ_regional if region ==
"LIMA" in 1/20
* Para Cusco
sort dif_ing_salud_regional
list ubigeo region dif_ing_salud_regional dif_ing_educ_regional if region ==
"CAJAMARCA" in 1/20
* Para Tacna
sort dif_ing_salud_regional
list ubigeo region dif_ing_salud_regional dif_ing_educ_regional if region ==
"MADRE DE DIOS" in 1/20
* Generar mapas temáticos de las diferencias regionales
spmap dif_ing_salud_regional using dist_coord if region == "LIMA", id(dist_id)
ocolor(black) fcolor(Reds) ndfcolor(white) name(map_lima_salud) title("RANKING
INGRESO/SALUD LIMA") legend(off)
spmap dif_ing_salud_regional using dist_coord if region == "CAJAMARCA",
id(dist_id) ocolor(black) fcolor(Reds) ndfcolor(white)
name(map_cajamarca_salud) title("RANKING INGRESO/SALUD CAJAMARCA") legend(off)
spmap dif_ing_salud_regional using dist_coord if region == "MADRE DE DIOS",
id(dist_id) ocolor(black) fcolor(Reds) ndfcolor(white)
name(map_madre_de_dios_salud) title("RANKING INGRESO/SALUD MADRE DE DIOS")
legend(off)
* Combinación de mapas de salud por región
graph combine map_lima_salud map_cajamarca_salud map_madre_de_dios_salud, ///
title("Diferencias en Rankings de Ingreso y Salud por Región") ///
col(1) legend(off)
* Guardar el gráfico combinado de salud
graph export "$carpeta2\mapas_combined_salud.png", replace
* Generar mapas temáticos de las diferencias en educación regional
spmap dif_ing_educ_regional using dist_coord if region == "LIMA", id(dist_id)
ocolor(black) fcolor(Blues) ndfcolor(white) name(map_puno_educ) legend(off)
spmap dif_ing_educ_regional using dist_coord if region == "CAJAMARCA",
id(dist_id) ocolor(black) fcolor(Blues) ndfcolor(white) name(map_cusco_educ)
legend(off)
spmap dif_ing_educ_regional using dist_coord if region == "MADRE DE DIOS",
id(dist_id) ocolor(black) fcolor(Blues) ndfcolor(white) name(map_tacna_educ)
legend(off)
* Combinación de mapas de salud por región
graph combine map_lima_salud map_cajamarca_salud map_madre_de_dios_salud, ///
title("Diferencias en Rankings de Ingreso y Salud por Región") ///
col(1)
* Guardar el gráfico combinado de salud
graph export "$carpeta2\mapas_combined_salud.png", replace
/////////
* Generar mapas temáticos de las diferencias en educación regional
spmap dif_ing_educ_regional using dist_coord if region == "LIMA", id(dist_id)
///
ocolor(black) fcolor(Blues) ndfcolor(white) name(map_lima_educ, replace)
title("RANKING INGRESO/EDUCACIÓN LIMA") legend(off)
spmap dif_ing_educ_regional using dist_coord if region == "CAJAMARCA",
id(dist_id) ///
ocolor(black) fcolor(Blues) ndfcolor(white) name(map_cajamarca_educ,
replace) title("RANKING INGRESO/EDUCACIÓN CAJAMARCA") legend(off)
spmap dif_ing_educ_regional using dist_coord if region == "MADRE DE DIOS",
id(dist_id) ///
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ocolor(black) fcolor(Blues) ndfcolor(white) name(map_madre_de_dios_educ,
replace) title("RANKING INGRESO/EDUCACIÓN MADRE DE DIOS") legend(off)
* Combinación de mapas de educación por región
graph combine map_lima_educ map_cajamarca_educ map_madre_de_dios_educ, ///
title("Diferencias en Rankings de Ingreso y Educación por Región") ///
col(1)
* Guardar el gráfico combinado de educación
graph export "$carpeta2\mapas_combined_educ.png", replace
* Opcional: limpiar los datos y cerrar
clear all
Anexo Y: RESULTADO DE ORDENAR LOS DATOS DE LAS DIFERENCIALES.
+-------------------+
| ubigeo dif_in~d |
|-------------------|
31. | 220202
508 |
41. | 060609
516 |
55. | 090713
538 |
57. | 021207
1033 |
80. | 051009
920 |
|-------------------|
83. | 080605
519 |
90. | 060202
641 |
103. | 030205
720 |
111. | 040406
790 |
117. | 010111
948 |
|-------------------|
127. | 020606
812 |
129. | 030218
985 |
135. | 010120
514 |
138. | 050404
666 |
165. | 030215
817 |
|-------------------|
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166. | 010520
859 |
169. | 021205
1040 |
172. | 100803
711 |
178. | 130608
641 |
179. | 010508
663 |
|-------------------|
184. | 060806
1075 |
187. | 040804
958 |
194. | 060807
1079 |
198. | 220203
622 |
199. | 100103
843 |
|-------------------|
200. | 100104
1174 |
205. | 220303
929 |
207. | 010523
861 |
213. | 030409
773 |
216. | 021206
1284 |
|-------------------|
227. | 060615
776 |
228. | 220304
1086 |
234. | 040513
596 |
240. | 020111
595 |
248. | 060105
1059 |
|-------------------|
250. | 060204
1296 |
254. | 060106
796 |
256. | 120203
674 |
257. | 010105
780 |
265. | 060107
839 |
|-------------------|
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276. | 030220
886 |
280. | 131002
1031 |
285. | 060203
1301 |
298. | 160505
566 |
299. | 220305
877 |
|-------------------|
310. | 220708
1283 |
315. | 180202
845 |
325. | 021003
779 |
330. | 100508
843 |
347. | 130306
1013 |
|-------------------|
348. | 020804
551 |
352. | 130803
1126 |
353. | 130302
1456 |
355. | 010505
1079 |
356. | 210103
989 |
|-------------------|
359. | 050304
1065 |
361. | 060504
579 |
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505 |
373. | 220402
1211 |
376. | 060611
1028 |
|-------------------|
379. | 060309
929 |
380. | 100110
1101 |
381. | 010504
687 |
387. | 020604
532 |
392. | 080406
505 |
|-------------------|
26
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
27
395. | 090722
770 |
418. | 060907
1117 |
424. | 140310
654 |
431. | 211307
663 |
433. | 010109
712 |
|-------------------|
452. | 060906
550 |
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1089 |
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623 |
461. | 250302
954 |
464. | 100109
1462 |
|-------------------|
469. | 100504
1156 |
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935 |
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1224 |
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614 |
|-------------------|
483. | 180210
520 |
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674 |
500. | 100112
1097 |
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1484 |
|-------------------|
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1410 |
520. | 060904
1126 |
521. | 130614
789 |
|-------------------|
27
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
28
524. | 100703
698 |
529. | 250305
667 |
534. | 130902
1566 |
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1596 |
|-------------------|
553. | 130908
658 |
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|-------------------|
573. | 101104
913 |
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903 |
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500 |
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|-------------------|
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|-------------------|
597. | 021009
581 |
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862 |
615. | 060304
816 |
621. | 061004
646 |
|-------------------|
28
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
29
629. | 100510
752 |
630. | 090308
658 |
634. | 100108
1634 |
641. | 081205
646 |
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1618 |
|-------------------|
644. | 130906
761 |
647. | 020608
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655. | 020703
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589 |
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831 |
|-------------------|
663. | 160706
1146 |
665. | 021208
1581 |
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1072 |
670. | 130804
1498 |
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1649 |
|-------------------|
673. | 130905
1605 |
674. | 100509
1276 |
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1736 |
702. | 060605
1009 |
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782 |
|-------------------|
711. | 160507
734 |
720. | 130613
1153 |
722. | 050411
1281 |
729. | 050504
1515 |
732. | 180206
517 |
|-------------------|
29
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
30
736. | 060102
1307 |
740. | 080403
762 |
742. | 160508
833 |
743. | 050205
1447 |
747. | 021306
1123 |
|-------------------|
748. | 030503
536 |
757. | 030207
1576 |
758. | 100503
1054 |
760. | 050511
1271 |
766. | 200504
652 |
|-------------------|
771. | 050410
1094 |
774. | 120709
1016 |
778. | 050509
934 |
793. | 060303
567 |
794. | 022005
1164 |
|-------------------|
804. | 010510
1459 |
810. | 050206
1111 |
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500 |
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537 |
|-------------------|
846. | 060104
589 |
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1083 |
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673 |
855. | 210505
729 |
857. | 020607
1058 |
|-------------------|
30
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
31
859. | 100207
686 |
868. | 060803
513 |
870. | 130502
617 |
875. | 140203
1520 |
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649 |
|-------------------|
885. | 060307
892 |
886. | 060103
1425 |
889. | 130904
1536 |
913. | 100106
1241 |
914. | 060404
824 |
|-------------------|
919. | 060809
1672 |
920. | 100206
985 |
921. | 250303
986 |
923. | 101107
690 |
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648 |
|-------------------|
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1601 |
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1843 |
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677 |
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1242 |
952. | 190204
611 |
|-------------------|
956. | 090203
658 |
963. | 101108
742 |
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1093 |
970. | 200507
794 |
971. | 060405
1007 |
|-------------------|
31
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
32
972. | 130504
507 |
977. | 051003
721 |
984. | 021005
657 |
987. | 090711
916 |
993. | 040607
1349 |
|-------------------|
996. | 160105
796 |
998. | 090208
799 |
999. | 100203
1468 |
1000. | 151028
800 |
1001. | 100402
1512 |
|-------------------|
1002. | 050204
1695 |
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1716 |
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1365 |
1015. | 021007
683 |
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825 |
|-------------------|
1021. | 060302
1276 |
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664 |
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542 |
1029. | 130807
1067 |
1030. | 080405
669 |
|-------------------|
1035. | 020605
1255 |
1036. | 050502
1311 |
1039. | 030211
1189 |
1041. | 030212
1086 |
1046. | 051012
668 |
|-------------------|
32
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
33
1057. | 021203
1141 |
1061. | 120303
550 |
1065. | 131007
664 |
1069. | 060311
1055 |
1093. | 090302
1072 |
|-------------------|
1096. | 030504
1097 |
1098. | 160704
870 |
1100. | 130813
1272 |
1101. | 020610
608 |
1103. | 021909
1218 |
|-------------------|
1104. | 140103
574 |
1105. | 130811
1571 |
1107. | 101006
619 |
1125. | 120907
769 |
1133. | 060810
971 |
|-------------------|
1141. | 160104
657 |
1146. | 040306
1076 |
1148. | 130812
1061 |
1150. | 100506
1544 |
1158. | 030213
680 |
|-------------------|
1162. | 210502
761 |
1169. | 060402
602 |
1170. | 060606
1169 |
1171. | 030202
1807 |
1172. | 080606
669 |
|-------------------|
33
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
34
1175. | 120116
638 |
1177. | 051007
1180 |
1191. | 030203
600 |
1194. | 030209
1677 |
1197. | 060608
608 |
|-------------------|
1198. | 211305
1466 |
1201. | 050510
1507 |
1211. | 010507
823 |
1213. | 050203
1453 |
1216. | 051002
1480 |
|-------------------|
1243. | 080603
874 |
1244. | 021906
595 |
1249. | 080308
630 |
1259. | 030219
1532 |
1263. | 210707
798 |
|-------------------|
1265. | 030208
1386 |
1270. | 021307
1147 |
1271. | 050202
1295 |
1272. | 120124
534 |
1277. | 130305
1029 |
|-------------------|
1278. | 080909
679 |
1286. | 100105
1635 |
1290. | 051010
1028 |
1298. | 021011
520 |
1300. | 080305
1218 |
|-------------------|
34
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
35
1301. | 090206
912 |
1306. | 010509
580 |
1310. | 020503
579 |
1321. | 021302
901 |
1322. | 120605
978 |
|-------------------|
1324. | 230403
981 |
1332. | 010506
1013 |
1333. | 160504
1306 |
1334. | 100511
1126 |
1336. | 021602
841 |
|-------------------|
1341. | 220904
656 |
1343. | 180204
523 |
1349. | 150611
904 |
1353. | 080304
1187 |
1354. | 230405
759 |
|-------------------|
1357. | 040304
762 |
1365. | 030607
1402 |
1368. | 080302
1215 |
1376. | 101102
729 |
1382. | 151006
849 |
|-------------------|
1389. | 120608
1533 |
1392. | 151009
731 |
1393. | 040512
985 |
1395. | 022004
680 |
1396. | 180203
671 |
|-------------------|
35
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
36
1397. | 030217
1628 |
1400. | 081305
712 |
1402. | 130604
765 |
1429. | 120113
1229 |
1431. | 131005
1511 |
|-------------------|
1432. | 230406
919 |
1434. | 080604
981 |
1441. | 061104
1507 |
1446. | 030708
863 |
1450. | 021210
980 |
|-------------------|
1451. | 010603
627 |
1453. | 051006
985 |
1455. | 030605
544 |
1456. | 150713
962 |
1457. | 211204
939 |
|-------------------|
1461. | 020702
1402 |
1463. | 020108
519 |
1468. | 150903
944 |
1471. | 100404
1583 |
1474. | 051107
541 |
|-------------------|
1503. | 010402
806 |
1504. | 050506
1789 |
1507. | 151033
507 |
1508. | 021209
866 |
1520. | 030206
1602 |
|-------------------|
36
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
37
1521. | 130606
510 |
1522. | 210504
1045 |
1533. | 190202
1102 |
1542. | 010515
867 |
1544. | 160103
512 |
|-------------------|
1550. | 150904
1319 |
1554. | 210605
664 |
1560. | 030210
1095 |
1566. | 030611
792 |
1570. | 210903
805 |
|-------------------|
1576. | 080407
1297 |
1579. | 211303
756 |
1585. | 160506
1084 |
1586. | 120707
1092 |
1593. | 230408
924 |
|-------------------|
1598. | 190207
976 |
1599. | 080602
833 |
1602. | 040207
672 |
1604. | 210703
1238 |
1611. | 050505
1684 |
|-------------------|
1615. | 020306
818 |
1617. | 150905
1009 |
1620. | 150720
686 |
1621. | 021404
800 |
1625. | 120213
775 |
|-------------------|
37
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
38
1630. | 211304
808 |
1631. | 010205
812 |
1634. | 230407
666 |
1637. | 150715
672 |
1641. | 021804
546 |
|-------------------|
1646. | 021907
1266 |
1651. | 151004
782 |
1653. | 101005
579 |
1654. | 151019
1439 |
1657. | 030713
1498 |
|-------------------|
1659. | 101103
1394 |
1660. | 210804
528 |
1670. | 050908
670 |
1671. | 040810
1119 |
1672. | 131004
800 |
|-------------------|
1679. | 151026
731 |
1680. | 250104
1164 |
1682. | 110114
549 |
1687. | 021403
1105 |
1689. | 021402
840 |
|-------------------|
1690. | 211210
1042 |
1691. | 150710
1215 |
1697. | 080608
614 |
1699. | 120120
546 |
1704. | 150711
697 |
|-------------------|
38
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
39
1707. | 080911
964 |
1712. | 210503
1626 |
1715. | 151014
664 |
1720. | 090204
859 |
1722. | 210807
749 |
|-------------------|
1724. | 160510
929 |
1728. | 210904
1521 |
1729. | 020510
823 |
1733. | 021902
535 |
1737. | 220704
1170 |
|-------------------|
1744. | 210113
619 |
1747. | 210710
1022 |
1754. | 151010
835 |
1756. | 021015
793 |
1759. | 051102
799 |
|-------------------|
1760. | 090312
679 |
1775. | 120209
1188 |
1778. | 081302
844 |
1779. | 080906
600 |
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1077 |
|-------------------|
1790. | 210702
1089 |
1795. | 210107
843 |
1798. | 210607
660 |
1802. | 151012
1043 |
1803. | 080904
1094 |
|-------------------|
39
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
40
1804. | 151025
620 |
1808. | 210102
579 |
1819. | 210501
814 |
1822. | 210708
969 |
1823. | 120214
829 |
|-------------------|
1824. | 211302
551 |
1826. | 190208
623 |
1827. | 250103
1264 |
1828. | 040811
1514 |
1829. | 150808
1316 |
|-------------------|
1830. | 040311
845 |
1832. | 210902
972 |
1833. | 190102
539 |
1835. | 210407
574 |
1841. | 030707
505 |
|-------------------|
1848. | 110209
1361 |
1849. | 120104
1399 |
1850. | 211208
560 |
1854. | 021102
1536 |
1855. | 210704
733 |
|-------------------|
1860. | 110208
664 |
1865. | 210404
687 |
1868. | 210405
708 |
1871. | 040809
1544 |
1872. | 230402
1603 |
|-------------------|
40
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
41
1873. | 190205
938 |
1874. | 090310
718 |
+-------------------+
. list ubigeo dif_ing_educ if dif_ing_educ >= 500
+-------------------+
| ubigeo dif_in~c |
|-------------------|
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505 |
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|-------------------|
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511 |
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1728. | 210904
514 |
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516 |
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516 |
|-------------------|
1731. | 120607
518 |
1732. | 210106
518 |
1733. | 021902
519 |
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521 |
|-------------------|
1736. | 190109
522 |
1737. | 220704
524 |
1738. | 210401
526 |
41
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
42
1739. | 090605
526 |
1740. | 101004
527 |
|-------------------|
1741. | 050116
529 |
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532 |
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534 |
1744. | 210113
534 |
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536 |
|-------------------|
1746. | 030307
537 |
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539 |
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541 |
|-------------------|
1751. | 050809
543 |
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545 |
1753. | 210805
546 |
1754. | 151010
546 |
1755. | 210211
546 |
|-------------------|
1756. | 021015
549 |
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549 |
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551 |
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551 |
1760. | 090312
551 |
|-------------------|
1761. | 120809
553 |
1762. | 151005
555 |
1763. | 210604
556 |
42
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
43
1764. | 210201
562 |
1765. | 050609
562 |
|-------------------|
1766. | 020302
564 |
1767. | 210207
565 |
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566 |
1769. | 090409
566 |
1770. | 120431
567 |
|-------------------|
1771. | 050115
568 |
1772. | 021016
569 |
1773. | 090602
570 |
1774. | 230206
577 |
1775. | 120209
581 |
|-------------------|
1776. | 090102
583 |
1777. | 021305
585 |
1778. | 081302
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587 |
1780. | 151007
590 |
|-------------------|
1781. | 050110
590 |
1782. | 080204
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1783. | 021013
590 |
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592 |
1785. | 190101
596 |
|-------------------|
1786. | 090408
600 |
1787. | 210214
602 |
1788. | 050607
602 |
43
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
44
1789. | 101003
606 |
1790. | 210702
606 |
|-------------------|
1791. | 210202
607 |
1792. | 021709
611 |
1793. | 210110
612 |
1794. | 010106
614 |
1795. | 210107
618 |
|-------------------|
1796. | 030710
621 |
1797. | 120208
625 |
1798. | 210607
626 |
1799. | 090505
631 |
1800. | 230202
631 |
|-------------------|
1801. | 190103
632 |
1802. | 151012
633 |
1803. | 080904
634 |
1804. | 151025
652 |
1805. | 120105
657 |
|-------------------|
1806. | 021406
659 |
1807. | 010403
660 |
1808. | 210102
661 |
1809. | 210115
663 |
1810. | 090108
668 |
|-------------------|
1811. | 151029
671 |
1812. | 151022
671 |
1813. | 030410
679 |
44
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
45
1814. | 210215
679 |
1815. | 030712
681 |
|-------------------|
1816. | 021903
683 |
1817. | 020514
687 |
1818. | 151023
688 |
1819. | 210501
688 |
1820. | 090116
690 |
|-------------------|
1821. | 210402
693 |
1822. | 210708
696 |
1823. | 120214
698 |
1824. | 211302
711 |
1825. | 210108
714 |
|-------------------|
1826. | 190208
714 |
1827. | 250103
716 |
1828. | 040811
717 |
1829. | 150808
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1830. | 040311
727 |
|-------------------|
1831. | 090405
728 |
1832. | 210902
732 |
1833. | 190102
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1834. | 210104
738 |
1835. | 210407
741 |
|-------------------|
1836. | 211102
749 |
1837. | 190106
756 |
1838. | 190201
758 |
45
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
46
1839. | 151020
762 |
1840. | 190105
773 |
|-------------------|
1841. | 030707
778 |
1842. | 210803
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1843. | 160511
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1844. | 210204
791 |
1845. | 090406
800 |
|-------------------|
1846. | 020502
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1847. | 090612
830 |
1848. | 110209
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1849. | 120104
843 |
1850. | 211208
856 |
|-------------------|
1851. | 050804
860 |
1852. | 030402
873 |
1853. | 150730
877 |
1854. | 021102
879 |
1855. | 210704
879 |
|-------------------|
1856. | 020511
884 |
1857. | 190203
894 |
1858. | 210603
906 |
1859. | 151011
916 |
1860. | 110208
923 |
|-------------------|
1861. | 090403
943 |
1862. | 090614
986 |
1863. | 090604
1026 |
46
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA
47
1864. | 210112
1031 |
1865. | 210404
1045 |
|-------------------|
1866. | 030706
1047 |
1867. | 030302
1052 |
1868. | 210405
1053 |
1869. | 190206
1107 |
1870. | 210403
1146 |
|-------------------|
1871. | 040809
1146 |
1872. | 230402
1153 |
1873. | 190205
1219 |
1874. | 090310
1276 |
+-------------------+
FUENTE: ELABORACION PROPIA/ STATA
47