Pronóstico de migración humana del Ecuador, utilizando modelos de series temporales
El artículo presenta un estudio para generar pronósticos sobre la migración humana en Ecuador, utilizando técnicas de series temporales. Los objetivos planteados fueron a) Pronosticar la migración humana del Ecuador, utilizando modelos de series temporales, b) Realizar un estudio de estado del arte...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | artigo |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2023 |
| País: | Ecuador |
| Recursos: | Universidad Católica de Cuenca |
| Repositório: | Repositorio Universidad Católica de Cuenca |
| Idioma: | espanhol |
| OAI Identifier: | oai:dspace.ucacue.edu.ec:ucacue/16175 |
| Acesso em linha: | https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/16175 |
| Access Level: | Acesso embargado |
| Palavra-chave: | MIGRACIÓN PRONÓSTICO CRISP-DM |
| Resumo: | El artículo presenta un estudio para generar pronósticos sobre la migración humana en Ecuador, utilizando técnicas de series temporales. Los objetivos planteados fueron a) Pronosticar la migración humana del Ecuador, utilizando modelos de series temporales, b) Realizar un estudio de estado del arte y revisión bibliográfica sobre minería de datos y metodologías de maching learning, c) Evaluar y comparar diferentes modelos de series temporales, utilizando medidas de precisión y desempeño, con el fin de seleccionar el modelo que ofrezca las mejoras predicciones para la migración humana del Ecuador a futuro d) Realizar el pronóstico de la migración en el Ecuador utilizando modelos de series temporales. Inicialmente se presenta el contexto de la migración en Ecuador, la cual se ha visto afectada en los últimos años por varios factores como terremotos, cambios de gobierno y la pandemia de COVID-19. Luego se detallan conceptos teóricos relacionados con las series de tiempo, componentes de una serie temporal (tendencia, estacionalidad, ciclos), métodos de pronóstico como ARIMA y modelos de regresión. El estudio aplica la metodología CRISP-DM utilizando datos de migración del Instituto Nacional de Estadística y Censos de Ecuador entre 2019-2022. Se aplicaron dos modelos: regresión lineal y ARIMA estacional. Los resultados muestran que el modelo de regresión lineal tuvo un error de predicción menor, por lo que se seleccionó como modelo definitivo. El artículo concluye que los modelos de series de tiempo son una herramienta valiosa para realizar pronósticos en temas sociales como la migración. Palabras Clave: migración, pronóstico, CRISP-DM, ARIMA. |
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