Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Selección de métodos numéricos aplicados a la predicción estadística usando la regresión logística
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-03-09) Bigio Luks, David Miles; Guanira Erazo, Juan Miguel Ángel; Doig Camino, Elizabeth
    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.