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http://hdl.handle.net/10908/17697
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.Mentor | Sosa Escudero, Walter | |
dc.creator.Autor | Pacini, Bianca | |
dc.date.accessioned | 2021-01-07T19:55:32Z | |
dc.date.available | 2021-01-07T19:55:32Z | |
dc.date.issued | 2019-08 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10908/17697 | |
dc.description | Fil: Pacini, Bianca. Universidad de San Andrés. Departamento de Economía; Argentina. | |
dc.description.abstract | 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. | |
dc.format | application/pdf | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Universidad de San Andrés. Departamento de Economía | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.title | Que no valga la redundancia : reducción de dimensionalidad y regularización en Encuesta Nacional de Victimización | |
dc.type | Tesis | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
dc.type | info:ar-repo/semantics/tesis de maestría | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/updatedVersion | |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Maestría en Economía |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Tamaño | Formato | |
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[P][W] M. Eco. Pacini, Bianca.pdf | 1.88 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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