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Título : Que no valga la redundancia : reducción de dimensionalidad y regularización en Encuesta Nacional de Victimización
Autor : Pacini, Bianca
Fecha de publicación : ago-2019
Editor: Universidad de San Andrés. Departamento de Economía
Resumen : "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."|Palabras clave: Componentes Principales, Regularización, LASSO, Machine Learning, Victimización, Delitos, Denuncias
Descripción : Fil: Pacini, Bianca. Universidad de San Andrés. Departamento de Economía; Argentina.
URI : http://hdl.handle.net/10908/17697
Aparece en las colecciones: Tesis de Maestría en Economía

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