Show simple item record

dc.contributor.advisorGuanira Erazo, Juan Miguel Ángeles_ES
dc.contributor.advisorDoig Camino, Elizabethes_ES
dc.contributor.authorBigio Luks, David Mileses_ES
dc.date.accessioned2017-03-09T22:10:42Zes_ES
dc.date.available2017-03-09T22:10:42Zes_ES
dc.date.created2015es_ES
dc.date.issued2017-03-09es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/8149
dc.description.abstractEl 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.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.subjectTeoría de la predicción--Métodos estadísticoses_ES
dc.subjectEstadística--Prediccioneses_ES
dc.subjectAnálisis de la regresiónes_ES
dc.titleSelección de métodos numéricos aplicados a la predicción estadística usando la regresión logísticaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Informáticaes_ES
renati.advisor.dni07556606
renati.discipline612286es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record