Clasificación supervisada con redes neuronales. Un caso de aplicación

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Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados ; Argentina, 2005.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Stimolo, María Inés
Otros Autores: Cannas, Sergio A.
Formato: Fil: Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. masterThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Decisiones empresariales
Discriminante lógico
Redes neuronales
Tasas de error
Perceptrón multicapa
Estadística
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/20868
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R141-11086-20868
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spelling I10-R141-11086-208682023-05-31T12:37:15Z Clasificación supervisada con redes neuronales. Un caso de aplicación Stimolo, María Inés Cannas, Sergio A. Díaz, Margarita Haedo, Ana Silvia Decisiones empresariales Discriminante lógico Redes neuronales Tasas de error Perceptrón multicapa Estadística Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados ; Argentina, 2005. Fil: Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Uno de los objetivos del área de Marketing de una empresa es identificar los clientes que tienen alta probabilidad de abandonar el servicio prestado por la misma, los cuales son considerados clientes de riesgo. En este trabajo se ha seleccionado una muestra con las características de alrededor de 9700 clientes extraída de una base de datos de una empresa de telefonía móvil, a partir de la cual se estima una función discriminante que permita encontrar la probabilidad de que un cliente abandone el servicio, como así también identificar factores de riesgo que permitan predecir si un cliente abandonará el mismo. La eficacia del modelo es evaluada estimando la tasa de error, medida como la proporción de individuos mal clasificados en una muestra test, la cual es independiente al conjunto de datos considerado para la elaboración del modelo. Entre los múltiples enfoques disponibles en la actualidad para construir reglas de clasificación se han seleccionado el Modelo de Regresión Logística y las Redes Neuronales, los que dieron como resultado un porcentaje de error de clasificación muy similar (alrededor del 12%). Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. 2021-10-20T13:28:02Z 2021-10-20T13:28:02Z 2005 masterThesis http://hdl.handle.net/11086/20868 spa Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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