Una comparación entre métodos estadísticos clásicos y técnicas metaheurísticas en el modelamiento estadístico


Autores/as

  • Andres Hernando Dominguez Universidad Tecnológica de Pereira
  • Julian Alfonso Acuña Collazos Universidad del Tolima, Ibagué Integrante de Grupo Aplicaciones Estadísticas de Modelos Lineales Generalizados vía Programación Matemática
  • Eliana Mirledy Toro Ocampo Universidad Tecnológica de Pereira Facultad de Ingeniería Industrial

DOI:

https://doi.org/10.22517/23447214.1647

Palabras clave:

Ajuste del modelo, algoritmo genético, criterios estadísticos, error estándar del modelo, métodos de selección, selección de variables.

Resumen

Este artículo se basa en  el problema de selección de variables para representar modelos estadísticos utilizando  un algoritmo genético de Chu-Beasley (AGCB). El AGCB utiliza una heurística constructiva en la generación de la población inicial y dos etapas de mejoramiento que funcionan como restricciones para evaluar la calidad del modelo seleccionado. En la literatura especializada se han evidenciado avances con el  algoritmo genético tradicional mostrando buenos resultados en el problema de modelamiento estadístico, sin embargo el AGCB aun no ha sido evaluado en la solución de este tipo de problemas. Se muestran cinco métodos de selección de variables en dos grupos. Un grupo consta de tres métodos de selección estadísticos clásicos paso a paso y el otro consta de un algoritmo genético tradicional y un AGCB. Luego, se comparan los resultados obtenidos con base en el ajuste, error  estándar y en función de ajuste del modelo seleccionado con dos casos de prueba, donde el algoritmo genético propuesto obtuvo mejor desempeño que las técnicas clasicas.

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Biografía del autor/a

Andres Hernando Dominguez, Universidad Tecnológica de Pereira

Joven investigador - Colciencias, Pereira,Risaralda, Colombia

Integrante del Grupo Planeamiento en Sistemas Electricos

 

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Publicado

2012-04-30

Cómo citar

Dominguez, A. H., Acuña Collazos, J. A., & Toro Ocampo, E. M. (2012). Una comparación entre métodos estadísticos clásicos y técnicas metaheurísticas en el modelamiento estadístico. Scientia Et Technica, 2(50), 67–76. https://doi.org/10.22517/23447214.1647

Número

Sección

Industrial