Que no valga la redundancia : reducción de dimensionalidad y regularización en Encuesta Nacional de Victimización

Fil: Pacini, Bianca. Universidad de San Andrés. Departamento de Economía; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Pacini, Bianca
Otros Autores: Sosa Escudero, Walter
Formato: Tesis Tesis de maestría updatedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de San Andrés. Departamento de Economía 1/7/
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10908/17697
Aporte de:
Repositorio Digital - Universidad de San Andrés (UdeSa) de Universidad de San Andrés
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spelling I37-R143-10908-176972025-01-29T16:34:54Z Que no valga la redundancia : reducción de dimensionalidad y regularización en Encuesta Nacional de Victimización Pacini, Bianca Sosa Escudero, Walter Fil: Pacini, Bianca. Universidad de San Andrés. Departamento de Economía; Argentina. Este trabajo se concentra en la aplicación de técnicas provenientes de la literatura de machine learning en el contexto de una base de datos de victimización de alcance nacional en Argentina. En particular, se profundiza en la aplicación de dos métodos específicos: reducción de dimensionalidad mediante el uso de Componentes Principales y regularización a través de la técnica LASSO. Como resultado de la metodología propuesta, se logra obtener una caracterización pormenorizada de la percepción de la seguridad de los habitantes y por otra parte se exploran herramientas para predecir la denuncia de delitos. 1/7/2021 16:55Z 1/7/2021 16:55Z 2019-08 Tesis info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría info:eu-repo/semantics/updatedVersion Pacini, B. (2019). Que no valga la redundancia : reducción de dimensionalidad y regularización en Encuesta Nacional de Victimización. [Tesis de maestría, Universidad de San Andrés. Departamento de Economía]. Repositorio Digital San Andrés. http://hdl.handle.net/10908/17697 http://hdl.handle.net/10908/17697 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf Universidad de San Andrés. Departamento de Economía
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