Análisis discriminante sobre datos de egresados universitarios para la toma de decisiones institucionales

Autores
González, Simón Pedro; Herrera, Myriam; Ruiz, Susana
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En el presente trabajo se plantean técnicas de regresión logística y reducción de modelos para analizar datos de egresados de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan. El objetivo de los modelos implementados es determinar relaciones entre los observables y dos variables respuesta relacionadas con el futuro laboral inmediato de los egresados y el tiempo que les tomó obtener el título. Además, para comparar el desempeño, se generaron clasificadores utilizando redes neuronales. Los modelos desarrollados servirán para plantear herramientas de análisis para apoyar procesos de toma de decisiones institucionales.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Egresado
Análisis Discriminante
Regresión Logística
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/165149
Acceder
id SEDICI_426a7b2e44e35de73cce407c0dd15fe3
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/165149
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Análisis discriminante sobre datos de egresados universitarios para la toma de decisiones institucionalesGonzález, Simón PedroHerrera, MyriamRuiz, SusanaCiencias InformáticasEgresadoAnálisis DiscriminanteRegresión LogísticaEn el presente trabajo se plantean técnicas de regresión logística y reducción de modelos para analizar datos de egresados de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan. El objetivo de los modelos implementados es determinar relaciones entre los observables y dos variables respuesta relacionadas con el futuro laboral inmediato de los egresados y el tiempo que les tomó obtener el título. Además, para comparar el desempeño, se generaron clasificadores utilizando redes neuronales. Los modelos desarrollados servirán para plantear herramientas de análisis para apoyar procesos de toma de decisiones institucionales.Red de Universidades con Carreras en Informática2023-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf826-832http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165149spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-9285-51-0info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163107info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T11:15:40Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/165149Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 11:15:41.263SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Análisis discriminante sobre datos de egresados universitarios para la toma de decisiones institucionales
title Análisis discriminante sobre datos de egresados universitarios para la toma de decisiones institucionales
spellingShingle Análisis discriminante sobre datos de egresados universitarios para la toma de decisiones institucionales
González, Simón Pedro
Ciencias Informáticas
Egresado
Análisis Discriminante
Regresión Logística
title_short Análisis discriminante sobre datos de egresados universitarios para la toma de decisiones institucionales
title_full Análisis discriminante sobre datos de egresados universitarios para la toma de decisiones institucionales
title_fullStr Análisis discriminante sobre datos de egresados universitarios para la toma de decisiones institucionales
title_full_unstemmed Análisis discriminante sobre datos de egresados universitarios para la toma de decisiones institucionales
title_sort Análisis discriminante sobre datos de egresados universitarios para la toma de decisiones institucionales
dc.creator.none.fl_str_mv González, Simón Pedro
Herrera, Myriam
Ruiz, Susana
author González, Simón Pedro
author_facet González, Simón Pedro
Herrera, Myriam
Ruiz, Susana
author_role author
author2 Herrera, Myriam
Ruiz, Susana
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Egresado
Análisis Discriminante
Regresión Logística
topic Ciencias Informáticas
Egresado
Análisis Discriminante
Regresión Logística
dc.description.none.fl_txt_mv En el presente trabajo se plantean técnicas de regresión logística y reducción de modelos para analizar datos de egresados de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan. El objetivo de los modelos implementados es determinar relaciones entre los observables y dos variables respuesta relacionadas con el futuro laboral inmediato de los egresados y el tiempo que les tomó obtener el título. Además, para comparar el desempeño, se generaron clasificadores utilizando redes neuronales. Los modelos desarrollados servirán para plantear herramientas de análisis para apoyar procesos de toma de decisiones institucionales.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description En el presente trabajo se plantean técnicas de regresión logística y reducción de modelos para analizar datos de egresados de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan. El objetivo de los modelos implementados es determinar relaciones entre los observables y dos variables respuesta relacionadas con el futuro laboral inmediato de los egresados y el tiempo que les tomó obtener el título. Además, para comparar el desempeño, se generaron clasificadores utilizando redes neuronales. Los modelos desarrollados servirán para plantear herramientas de análisis para apoyar procesos de toma de decisiones institucionales.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165149
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165149
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-9285-51-0
info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163107
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
826-832
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1842260661338374144
score 13.13397

Publicaciones similares