Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest

Fil: Chagalj, Cristian. Universidad de San Andrés. Departamento de Economía; Argentina.

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Chagalj, Cristian
Otros Autores: Cardinale Lagomarsino, Bruno
Formato: Tesis Tesis de maestría updatedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de San Andrés. Departamento de Economía 8/18
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10908/18463
Aporte de:
Repositorio Digital - Universidad de San Andrés (UdeSa) de Universidad de San Andrés
id I37-R143-10908-18463
record_format dspace
spelling I37-R143-10908-184632025-01-29T16:34:29Z Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest Chagalj, Cristian Cardinale Lagomarsino, Bruno Fil: Chagalj, Cristian. Universidad de San Andrés. Departamento de Economía; Argentina. Este trabajo utiliza el algoritmo de aprendizaje Random Forest (RF) aplicado a la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) para encontrar los principales predictores no monetarios de la pobreza en Argentina. El principal resultado es que el algoritmo RF permite identificar a los hogares pobres con un error de predicci´on del 19% y a los hogares no pobres con un error del 15% en la especificación más adecuada del modelo, en la cual se implementa una corrección por desbalanceo muestral de la variable de respuesta. Finalmente, se practican distintos chequeos de robustez y se presentan los resultados preliminares de las estimaciones. Los predictores principales de la situación de pobreza son: la cantidad de miembros del hogar, la edad del principal sostén del hogar, la cobertura médica y el nivel de educación. Finalmente, se discuten ventajas y desventajas de la metodología utilizada. 8/18/2021 17:53Z 8/18/2021 17:53Z 2019-10 Tesis info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría info:eu-repo/semantics/updatedVersion Chagalj, C. (2019). Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest. [Tesis de maestría, Universidad de San Andrés. Departamento de Economía]. Repositorio Digital San Andrés. http://hdl.handle.net/10908/18463 http://hdl.handle.net/10908/18463 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
institution Universidad de San Andrés
institution_str I-37
repository_str R-143
collection Repositorio Digital - Universidad de San Andrés (UdeSa)
language Español
description Fil: Chagalj, Cristian. Universidad de San Andrés. Departamento de Economía; Argentina.
author2 Cardinale Lagomarsino, Bruno
author_facet Cardinale Lagomarsino, Bruno
Chagalj, Cristian
format Tesis
Tesis de maestría
Tesis de maestría
updatedVersion
author Chagalj, Cristian
spellingShingle Chagalj, Cristian
Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest
author_sort Chagalj, Cristian
title Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest
title_short Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest
title_full Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest
title_fullStr Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest
title_full_unstemmed Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest
title_sort predicción de la pobreza en argentina usando random forest
publisher Universidad de San Andrés. Departamento de Economía
publishDate 8/18
url http://hdl.handle.net/10908/18463
work_keys_str_mv AT chagaljcristian predicciondelapobrezaenargentinausandorandomforest
_version_ 1824439649251098624

Ejemplares similares