Examinando por Materia "Regresión lineal"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural para extraer y anotar información relacionada con la sepsis
    (Universidad EIA, 2021) Orrego Martínez, Emmanuel; Camacho Cogollo, Javier Enrique; Bonet Cruz, Isis
    RESUMEN: La sepsis presenta una de las mayores tasas de mortalidad mundial en los hospitales. Su diagnóstico puede ser considerablemente difícil a causa de su amplio cuadro de síntomas y múltiples causas. En el presente trabajo se ahonda en la evaluación y revisión de los datos de manera estadística y visual. Se proponen diferentes métodos de normalización de datos, limpieza de los mismos y análisis, así como herramientas visuales que permiten realizar un análisis profundo de los mismos. En este primer acercamiento del trabajo se llegará a conclusiones que permitirán avanzar hacia el siguiente paso de implementar un modelo en un entorno controlado. El éxito del análisis en parte dependerá de la calidad de los datos suministrados por los expertos y de la capacidad de limpieza y normalización de los mismos. Se le aplicarán diferentes técnicas de extracción de información y se analizara cuales datos son más relevantes para dar los siguientes pasos hacia el diagnostico de sepsis. Adicionalmente se cuenta con una sección de resultados en los cuales se presenta minuciosamente lo que se ha realizado hasta el momento respecto al análisis te texto estructurado y no estructurado, las técnicas usadas para extracción limpieza y análisis Finalmente se dejará para próximos estudios la implementación de un modelo de inteligencia artificial que apoye el diagnóstico de la sepsis el cual será alimentado con los datos recolectados en este trabajo.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends
    (Universidad EIA, 2021) Trespalacios Cárdenas, Lina María; García Suaza, Andrés Felipe
    RESUMEN: Debido a los niveles de incertidumbre que se crean en la economía, por la espera de los resultados de los indicadores de las variables macroeconómicas, se propone un modelo para pronosticar de manera semanal la tasa de desempleo en Colombia. La espera de los resultados de las variables que explican los movimientos del mercado y ciclos económicos puede perjudicar la toma de decisiones que se lleven a cabo en las entidades públicas; debido al retraso que tienen las entidades generadoras de estadísticas en publicar sus informes mensualmente. El desarrollo de un indicador que pronostique la tasa de desempleo en un “tiempo real” permite dar un panorama de cómo se puede estar comportando esta variable en el tiempo y así facilitar la toma de decisiones políticas, más que todo en tiempos donde el mercado no se encuentre en una estabilidad. Para el desarrollo del indicador de Now-cast se dará uso al indicador de Google Trends, en el cual se buscarán palabras claves que tengan relación con personas que se encuentren buscando empleo en un lugar determinado y en cierto horizonte temporal. Con los datos suministrados por Google Trends se procederá a realizar un modelo de regresión lineal en R studio. Una vez se tenga el modelo, se estimarán y se realizarán los pronósticos respectivos, se mide la eficiencia del pronóstico y se comparan con otros escenarios. Con lo anterior se espera lograr una buena predicción de la tasa de desempleo, el cual sea de uso útil para tomar medidas de control en el caso en que se muestre un incremento en la variable.