dc.contributorSoto Mejía, José Adalberto
dc.creatorRamírez Briñez, Julie Kimberly
dc.date2019-09-17T21:18:55Z
dc.date2021-11-02T20:38:47Z
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dc.date2018
dc.date.accessioned2022-09-23T20:51:47Z
dc.date.available2022-09-23T20:51:47Z
dc.identifierT519.535 R173;6310000132209 F7002
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11059/10543
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3522534
dc.descriptionEn este trabajo se evalúan tres técnicas de análisis Discriminante: Regla de discriminación vía máxima verosimilitud, modelo de clasificación con solución aproximada por técnica de optimización y modelo DEA-DA extendido. Se realiza la comparación a nivel de dos grupos de identificación y se estima la tasa de error de clasificación por el método de Partición de la muestra. Se usaron dos conjuntos de datos que hacen referencia a información de Empresas y características de consumo e información financiera de bancos japoneses.
dc.formatapplication/pdf
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dc.languagespa
dc.publisherPereira : Universidad Tecnológica de Pereira
dc.publisherFacultad de Ingeniería Industrial
dc.publisherMaestría en Investigación Operativa y Estadística
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rightsopenAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectDEA (Análisis de envolvimiento de datos)
dc.subjectAnálisis multivariante
dc.subjectMétodos estadísticos
dc.titleEstudio comparativo entre un modelo de análisis discriminante clásico y dos modelos de discriminación con enfoque DEA
dc.typemasterThesis
dc.typeacceptedVersion


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