2026-06-27T13:55:33Zhttps://docta.ucm.es/rest/oai/requestoai:docta.ucm.es:20.500.14352/415582023-09-11T06:53:51Zcom_20.500.14352_14col_20.500.14352_17
Jiménez-Moro, José Luís
Portela García-Miguel, Javier
2023-06-19T23:54:25Z
2023-06-19T23:54:25Z
2014
https://hdl.handle.net/20.500.14352/41558
http://estudiosestadisticos.ucm.es/data/cont/docs/12-2014-03-19-CT01_2014.pdf
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.
spa
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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.
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