Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal

La Regresión lineal es el método más usado en estadística para predecir valores de variables continuas debido a su fácil interpretación, pero en muchas situaciones los supuestos para aplicar el modelo no se cumplen y algunos usuarios tienden a forzarlos llevando a conclusiones erróneas. Los árboles...

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Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Díaz Sepúlveda, Juan Felipe, Correa, Juan Carlos
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad Santo Tomás 2013
Materias:
Descripción
Sumario:La Regresión lineal es el método más usado en estadística para predecir valores de variables continuas debido a su fácil interpretación, pero en muchas situaciones los supuestos para aplicar el modelo no se cumplen y algunos usuarios tienden a forzarlos llevando a conclusiones erróneas. Los árboles de regresión CART son una alternativa de regresión que no requiere supuestos sobre los datos a analizar y es un método de fácil interpretación de los resultados. En este trabajo se comparan a nivel predictivo la Regresión lineal con CART mediante simulación. En general, se encontró que cuando se ajusta el modelo de regresión lineal correcto a los datos, el error de predicción de regresión lineal siempre es menor que el de CART. También se encontró que cuando se ajusta erróneamente un modelo de regresión lineal a los datos, el error de predicción de CART es menor que el de regresión lineal sólo cuando se tiene una cantidad de datos suficientemente grande.