Estimación de la tasa de retorno de la carta del censo de los Estados Unidos a través del modelo de regresión lineal y técnicas de predicción inteligentes.
En este proyecto se ha realizado un estudio de la tasa de respuesta que obtiene el censo de los Estados Unidos con la carta que envía a sus ciudadanos. En el estudio se han utilizado tres técnicas de predicción distintas valorando el error cuadrático medio en cada una de ellas. Los resultados más pr...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | informe técnico |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/41558 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/41558 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 519.23 303 Censo Estados Unidos Regresión lineal Predicción inteligente Estadística Técnicas de Investigación Social Análisis Multivariante Investigación social 1209 Estadística 6302.03 Diseño de Investigación Social 1209.09 Análisis Multivariante |
| Sumario: | En este proyecto se ha realizado un estudio de la tasa de respuesta que obtiene el censo de los Estados Unidos con la carta que envía a sus ciudadanos. En el estudio se han utilizado tres técnicas de predicción distintas valorando el error cuadrático medio en cada una de ellas. Los resultados más precisos se han obtenido con una Red Neuronal, seguido del algoritmo Gradient Boosting y el modelo de regresión lineal. La forma de valorar la precisión de las técnicas predictivas se ha basado no solo en el cálculo del error cuadrático medio sino que además, éste ha sido representado sobre un mapa del país permitiendo ver la mejora en precisión en función de la técnica utilizada. |
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