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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Díaz Sepúlveda, Juan Felipe, Correa, Juan Carlos
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad Santo Tomás 2013
Materias:
id ir-11634-6486
recordtype dspace
spelling ir-11634-64862019-07-03T14:48:21Z Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal Comparison between CART regression trees and linear regression Díaz Sepúlveda, Juan Felipe Correa, Juan Carlos Estadística Simulación; Error de predicción; Regresión Lineal; Árboles de clasificación y Regresión CART 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. Linear regression is the most widely used method in statistics to predict values of continuous variables due to its easy interpretation, but in many situations the suppositions to apply the model are not met and some users tend to force them leading them to erroneous conclusions. CART regression trees is a regression alternative that does not require suppositions on the data to be analyzed and is a method of easy interpretation of results. This work compares predictive levels of linear regression with CART through simulation. In general, it was found that when the correct linear regression model is adjusted to the data, the prediction error of linear regression is always lower than that of CART. It was also found that when linear regression model is erroneously adjusted to the data, the prediction error of CART is lower than that of linear regression only when it has a sufficiently large amount of data. 2013-12-09 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1101 10.15332/s2027-3355.2013.0002.05 spa https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1101/1336 https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1101/3632 https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/downloadSuppFile/1101/13 application/pdf text/plain Universidad Santo Tomás Comunicaciones en Estadística; Vol. 6, Núm. 2 (2013); 175-195 2339-3076 2027-3355 Comunicaciones en Estadística; Vol. 6, Núm. 2 (2013); 175-195
institution Universidad Santo Tomas
collection DSpace
language Español (Spanish)
topic Estadística
Simulación; Error de predicción; Regresión Lineal; Árboles de clasificación y Regresión CART
spellingShingle Estadística
Simulación; Error de predicción; Regresión Lineal; Árboles de clasificación y Regresión CART
Díaz Sepúlveda, Juan Felipe
Correa, Juan Carlos
Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal
description 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.
format Artículo (Article)
author Díaz Sepúlveda, Juan Felipe
Correa, Juan Carlos
author_facet Díaz Sepúlveda, Juan Felipe
Correa, Juan Carlos
author_sort Díaz Sepúlveda, Juan Felipe
title Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal
title_short Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal
title_full Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal
title_fullStr Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal
title_full_unstemmed Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal
title_sort comparación entre árboles de regresión cart y regresión lineal
publisher Universidad Santo Tomás
publishDate 2013
_version_ 1712105950644535296
score 11,828437