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dc.contributor.advisorBarán Cegla, Benjamín 
dc.contributor.authorGarcete Rodríguez, Alberto David
dc.date.accessioned2022-04-22T19:03:47Z
dc.date.available2022-04-22T19:03:47Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14066/3093
dc.description.abstractEste trabajo propone una metodología de predicción de ingresos de causas penales utilizando una variación de la Programación Genética GP, la Programación Genética Lineal LGP. El estudio se realizó en base a datos mensuales recogidos durante seis años (2007 a 2013), de los siete Juzgados Penales de Garantías de Ciudad del Este. La verificación del método propuesto se hizo mediante la comparación con modelos estadísticos, por lo que se ha estimado la misma serie de tiempo con estos modelos. La validación de los modelos fueron realizados mediante dos métricas; el error cuadrático medio y el error absoluto medio. El método LGP generó varios resultados gracias a su capacidad aleatoria de crear fórmulas matemáticas, de las mismas tres resultados importantes fueron seleccionados para su comprobación. Dos resultados quedaron en primer y segundo lugar, ganándole así a los métodos estadísticos, y el tercer resultado seleccionado no obtuvo una buena predicción, pero sí un buen trazado en el gráfico comparándolo con la serie de tiempo. La conclusión en base a los resultados obtenidos, indican que los modelos generados por LGP son capaces de pronosticar con una buena precisión los ingresos penales, logrando mejores resultados que los métodos estadísticos.es
dc.description.sponsorshipCONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y Tecnologíaes
dc.language.isospaes
dc.publisherFP - UNEes
dc.subject.classification1305 I+D en relación con las Ciencias socialeses
dc.subject.otherMETODOLOGIA - PREDICCION DE INGRESOes
dc.subject.otherBIOINFORMATICAes
dc.titleMetodología para la predicción de ingresos de causas penales mediante programación genética lineales
dc.typemaster thesises
dc.description.fundingtextPROCIENCIAes
dc.relation.projectCONACYTTES-BN-030es
dc.rights.accessRightsopen accesses
dc.subject.ocdeMETODOS DE INVESTIGACION; TEORIAes
thesis.degree.disciplineCiencias Médicas y de la Saludes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Este - Facultad Politécnica (PY)es
thesis.degree.levelMaestríaes
thesis.degree.nameMaestría en Informática y Computaciónes


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  • Tesis de Maestría
    La colección consiste en las tesis de maestría aprobadas en el marco del instrumento "Creación y fortalecimiento de programas de posgrados académicos" del Programa PROCIENCIA.

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