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Mostrando ítems 31-40 de 40
Modelación de la volatilidad del índice general de la Bolsa de Valores de Lima, periodo 2009-2011
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2014)
El presente trabajo tiene como objetivo describir los modelos de varianza condicional ARCH y GARCH junto con sus propiedades y demostraciones, estos modelos se aplican en series de tiempo financieras, debido a que estas ...
Determinación de perfiles de turistas nacionales de los niveles socioeconómicos medio y alto mediante el análisis conglomerado bietápico
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2014)
El turismo en el Perú ha venido creciendo rápidamente en los últimos años MINCETUR - Plan Estratégico Nacional de Turismo 2012 - 2021 – PENTUR, pág. 11). En el proceso de la investigación turística se recopila los datos, ...
Clasificación de familias en Cajamarca según su situación económica mediante el análisis de conglomerados
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2014)
El estudio tiene como objetivo clasificar a las familias encuestadas en los distritos de San Pablo, San Luis y San Bernardino de la provincia de San Pablo en el departamento de Cajamarca según un conjunto de variables ...
Análisis del coste de los siniestros en una compañía de seguros utilizando las distribuciones asimétricas Skew-Normal y Skew-T
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2013)
La presente investigación tiene por objetivo principal determinar si las distribuciones asimétricas skew-normal y skew-tson buenos modelos para describir datos relativos al coste de los siniestros. Para lo cual se analizaron ...
Predicción del rendimiento en el exámen de admisión a la UNALM [Universidad Nacional Agraria La Molina] utilizando las técnicas de análisis discriminante lineal y análisis discriminante con algoritmos genéticos
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2014)
El objetivo de la investigación fue probar la hipótesis que la tasa de error de clasificación utilizando el análisis discriminante con algoritmos genéticos es menor a la que se obtiene con el análisis discriminante lineal ...
Identificación de un modelo explicativo de retención de clientes con riesgo de fuga para una entidad bancaria aplicando regresión logística y árboles de clasificación CART
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2014)
La realidad competitiva que en estos días enfrentan las entidades bancarias ha provocado que éstas no sólo concentren sus esfuerzos de marketing exclusivamente en estrategias de captación de clientes, sino también en ...
Segmentación de lectores digitales registrados de un sitio web informativo con el algoritmo de análisis Cluster k-means
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2021)
Debido a la gran diversidad de negocios de la empresa, un importante grupo de medios de comunicación, es que se genera mucha información, cada vez más específica y detallada; y es aquí en donde entra la gerencia de ...
Identificación de perfiles de los Centros de Educación Técnico - Productiva Públicos usando indicadores de condiciones básicas de calidad mediante clúster bietápico
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2021)
El aumento continuo de grandes volúmenes de datos y la importancia de la utilización de éstos, junto con la búsqueda de información se han vuelto un gran reto que las grandes entidades públicas hoy en día quieren superar. ...
Identificación de clientes en campañas para una entidad financiera usando el método Stacking
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2022)
La presente investigación, tiene como objetivo general determinar si el método de ensamble Stacking predice con mayor precisión a los clientes potenciales a quienes se les otorgará o desembolsará préstamos en las ofertas ...
Identificación de clientes que realizaron fuga de equipos móviles en una empresa de telecomunicaciones utilizando el algoritmo Random Forest
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2020)
El presente trabajo tiene como objetivo ilustrar el proceso de construcción del modelo predictivo que permitió detectar los casos fuga de equipos móviles en la Empresa, de forma anticipada al monitoreo existente, y ...