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

Abstract

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 de Fisher. La aplicación se efectuó en la predicción del rendimiento en el examen de admisión de la Universidad Nacional Agraria La Molina de los postulantes cuya preparación se realizó en su Centro de Estudios Preuniversitarios. En la técnica de algoritmos genéticos se empleó el método de selección, cruce y mutación que permitió realizar la búsqueda de funciones discriminantes con error mínimo. Los resultados del estudio indican que el análisis discriminante con algoritmos genéticos proporcionó una función discriminante más eficiente que la proporcionada por Fisher.

The aim of the research was to test the hypothesis that the error rate of classification using discriminant analysis with genetic algorithms is lower than obtained with the Fisher linear discriminant analysis. The study was made in predicting performance in the entrance examination of the Universidad Nacional Agraria La Molina of applicants whose preparation was conducted in the Preparatory School of the UNALM. In the technique of genetic algorithms your method of selection, crossover and mutation allowing search discriminant function with minimal error was used. The results indicate that the discriminant analysis with genetic algorithms provided a more efficient discriminant function that provided by Fisher.