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Title: Modelo de predicción del rendimiento académico para el curso de nivelación de la Escuela Politécnica Nacional a partir de un modelo de aprendizaje supervisado automatizado en R
Authors: Calva Yaguana, Karen Priscilla
Keywords: REGRESIÓN LOGÍSTICA
MATEMÁTICA
RENDIMIENTO ACADÉMICO
Issue Date: 3-Feb-2020
Publisher: Quito, 2020.
Citation: Calva Yaguana, K. P. (2020). Modelo de predicción del rendimiento académico para el curso de nivelación de la Escuela Politécnica Nacional a partir de un modelo de aprendizaje supervisado automatizado en R. 88 hojas. Quito : EPN.
Abstract: The purpose of this project is to describe a statistical methodology based on decision trees and logistic regression where the learning problem is formulated in terms of the error function minimization using the gradient descent method, turning the learning problem into an optimization problem. The considered variables for the methodology are socioeconomic, demographic, home-related, institutional and of academic performance in the admission exam and in the preparatory course, to predict the student’s probability to approve the nivelation course in a time window prior to the end of the semester. Additionally, the algorithm is implemented in the statistical software R, which is responsible for automatically performing each of the steps of the described methodology.
Description: En el presente proyecto se describe una metodología estadística basada en árboles de decisión y regresión logística donde el problema de aprendizaje se formula en términos de la minimización de la función de error mediante el método del descenso del gradiente, convirtiendo el problema de aprendizaje en un problema de optimización, como va siendo habitual. Para la metodología se toman en consideración variables socioeconómicas, demográficas, familiares, institucionales y de desempeño académico en la postulación y en el curso de nivelación que tiene un estudiante, con el fin de predecir la probabilidad de que dicho estudiante apruebe el curso en una ventana de tiempo anterior a la fecha de culminación del semestre. Adicionalmente, se implementa un algoritmo en el software estadístico R, el cual se encarga de realizar de manera automática cada uno de los pasos de la metodología descrita.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/20718
Appears in Collections:Tesis Matemáticas (MAT)

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