Regresión borrosa VS. regresión por mínimos cuadrados ordinarios: caso de estudio

Regresión borrosa VS. regresión por mínimos cuadrados ordinarios: caso de estudio

dc.creatorDe-Los-Cobos-Silva, Sergio G.
dc.creatorGoddard-Close, John
dc.creatorGutiérrez-Andrade, Miguel Á.
dc.date2011-02-01
dc.date.accessioned2023-08-03T16:18:37Z
dc.date.available2023-08-03T16:18:37Z
dc.identifierhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2113
dc.identifier10.15517/rmta.v18i1.2113
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7886664
dc.descriptionThe objective of this paper is to disseminate the technique of fuzzy regression and to give a practical example of its use. To this end, classical regression is compared to several fuzzy regression models on a problem concerning the consumer confidence index with respect to the dollar rate, the latter taken as the independent variable. A brief introduction is given to each of the different methodologies employed. The results obtained using the regression algorithms, one with ordinary least squares and another two with fuzzy regression, are presented. The instances generated using the official historical data for the problem are given and the numerical results obtained with the regression methods are reported.en-US
dc.descriptionEl objetivo del trabajo es presentar la técnica de regresión borrosa y mostrar su aplicación con un ejemplo práctico, para tal propósito, se comparará la ejecución de las técnicas tanto de regresión usual así como la de algunos modelos de regresión borrosa para el estudio del íconfianza del consumidor usada como variable respuesta respecto de la cotización del dólar considerada como variable independiente. Se proporciona una pequeña introducción a las diferentes metodologías utilizadas. Se reportan los resultados obtenidos de los algoritmos de regresión: el usual por mínimos cuadrados ordinarios y 2 de regresión borrosa. Para todos los casos, se reportan las instancias generadas con los datos históricos oficiales y se realiza la comparación entre estos. Finalmente se reporta los resultados numéricos obtenidos por los diferentes métodos.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)es-ES
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2113/2076
dc.rightsDerechos de autor 2011 Revista de Matemática: Teoría y Aplicacioneses-ES
dc.sourceRevista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 18 No. 1 (2011): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 33-48en-US
dc.sourceRevista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 18 Núm. 1 (2011): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 33-48es-ES
dc.sourceRevista de Matemática; Vol. 18 N.º 1 (2011): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 33-48pt-PT
dc.source2215-3373
dc.source1409-2433
dc.subjectlinear regressionen-US
dc.subjectfuzzy regressionen-US
dc.subjectfuzzy linear programmingen-US
dc.subjectregresión lineales-ES
dc.subjectregresión borrosaes-ES
dc.subjectprogramación lineal borrosaes-ES
dc.titleRegresión borrosa VS. regresión por mínimos cuadrados ordinarios: caso de estudioen-US
dc.titleRegresión borrosa VS. regresión por mínimos cuadrados ordinarios: caso de estudioes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticlees-ES


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