Selección de métodos numéricos aplicados a la predicción estadística usando la regresión logística

El presente proyecto de fin de carrera buscará encontrar el mejor método computacional para la predicción estadística usando la regresión logística. Esta búsqueda se realizará dentro de un espacio limitado de métodos que se estudiaran. Una vez que se realice la investigación se escogerá el algori...

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Bibliographic Details
Main Author:	Bigio Luks, David Miles
Other Authors:	Guanira Erazo, Juan Miguel Ángel
Format:	Others
Language:	Spanish
Published:	Pontificia Universidad Católica del Perú 2017
Subjects:	Teoría de la predicción > Métodos estadísticos Estadística > Predicciones Análisis de la regresión
Online Access:	http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/8149

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spelling	ndltd-PUCP-oai-tesis.pucp.edu.pe-123456789-81492019-02-21T16:18:30Z Selección de métodos numéricos aplicados a la predicción estadística usando la regresión logística Bigio Luks, David Miles Guanira Erazo, Juan Miguel Ángel Doig Camino, Elizabeth Teoría de la predicción--Métodos estadísticos Estadística--Predicciones Análisis de la regresión El presente proyecto de fin de carrera buscará encontrar el mejor método computacional para la predicción estadística usando la regresión logística. Esta búsqueda se realizará dentro de un espacio limitado de métodos que se estudiaran. Una vez que se realice la investigación se escogerá el algoritmo más óptimo para la predicción y se obtendrá como resultado un aplicativo genérico para modelar comportamientos futuros en cualquier ámbito. Al leer la presente investigación uno podrá lograr discriminar sobre las mejores herramientas – de las planteadas – para la predicción de escenarios futuros en cualquier campo de estudio, de tal forma que se mejoren las decisiones tomadas y que los usuarios (estadísticos, matemáticos e ingenieros) sepan un poco más sobre los métodos que los llevan a sus respuestas predictivas. Tesis 2017-03-09T22:10:42Z 2017-03-09T22:10:42Z 2015 2017-03-09 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/8149 spa info:eu-repo/semantics/restrictedAccess application/pdf application/pdf Pontificia Universidad Católica del Perú Pontificia Universidad Católica del Perú Repositorio de Tesis - PUCP
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