Amb motiu del tancament d'estiu, la validació de documents es reprendrà a partir del 28 d'agost de 2026. Disculpeu les molèsties.
Con motivo del cierre de verano, la validación de documentos se reanudará a partir del 28 de agosto de 2026. Disculpad las molestias
Due to the summer closure, document validation will resume starting August 28, 2026. We apologize for any inconvenience.

Document type

Bachelor thesis

Publication date

Publication license

cc-by-nc-nd (c) Garnica Barco, 2021
Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/2445/182258

Regularización en problemas lineales de regresión: Una visión Estadística y Económica aplicada a datos de desarrollo humano.

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Related resource

Abstract

En este trabajo se estudian diferentes métodos de regularización aplicados a problemas predictivos de regresión. Para ello se utiliza una base de datos relativa a indicadores de desarrollo mundial y se enseñan los pasos típicos a seguir en este tipo de estudios, desde la recolecta y tratamiento de datos, hasta la obtención de predicciones y resultados. Este estudio abarca los campos del Machine Learning y de la Inteligencia Artificial, por lo que nos servirá también para hacer hincapié sobre la utilidad y las posibilidades de estos campos, y más concretamente de los Open Data, en la economía y en la sociedad en general. Destacar finalmente que, para complementar este trabajo se ha desarrollado una aplicación web, donde el usuario podrá visualizar lo explanado a lo largo de esta memoria de forma mucho más interactiva.

Description

Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2020-2021, Tutors: Josep Maria Ollé, Montserrat Termes Rifé i Esteban Vegas Lozano

Citation

Citation

GARNICA BARCO, Álvaro. Regularización en problemas lineales de regresión: Una visión Estadística y Económica aplicada a datos de desarrollo humano. [consulted: 14 of August of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/182258

Export metadata

JSON - METS

Share record