Estudio comparativo entre un modelo de análisis discriminante clásico y dos modelos de discriminación con enfoque DEA
En este trabajo se evalúan tres técnicas de análisis Discriminante: Regla de discriminación vía máxima verosimilitud, modelo de clasificación con solución aproximada por técnica de optimización y modelo DEA-DA extendido. Se realiza la comparación a nivel de dos grupos de identificación y se estima l...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad Tecnológica de Pereira |
| Repositorio: | Repositorio Institucional UTP |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.utp.edu.co:11059/10543 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11059/10543 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | DEA (Análisis de envolvimiento de datos) Análisis multivariante Métodos estadísticos |
| Sumario: | En este trabajo se evalúan tres técnicas de análisis Discriminante: Regla de discriminación vía máxima verosimilitud, modelo de clasificación con solución aproximada por técnica de optimización y modelo DEA-DA extendido. Se realiza la comparación a nivel de dos grupos de identificación y se estima la tasa de error de clasificación por el método de Partición de la muestra. Se usaron dos conjuntos de datos que hacen referencia a información de Empresas y características de consumo e información financiera de bancos japoneses. |
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