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dc.creatorPenagos Arias, Carlos Enrique
dc.date2023-01-20T19:24:26Z
dc.date2024-02-09T05:33:52Z
dc.date2023-01-20T19:24:26Z
dc.date2024-02-09T05:33:52Z
dc.date2020
dc.date.accessioned2026-10-15T17:12:13Z
dc.date.available2026-10-15T17:12:13Z
dc.identifierhttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/1223
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/189592
dc.descriptionEste trabajo de tesis presenta la importancia de los modelos estadísticos a la hora de determinar los indicadores más importantes en la fijación de los precios de las viviendas en Cali. Para realizar esta investigación es de vital importancia conocer en primera instancia el web scraping el cual fue utilizado para obtener los datos del presente estudio, adicionalmente los modelos elegidos para realizar la investigación presentada son el modelo de regresión lineal, modelo lineal generalizado, modelo aditivo generalizado, árbol de decisión y redes neuronales. Los cuales con la ayuda del software estadístico R nos presentan un modelo de regresión y nos permiten determinar cual modelo es el mejor para ajustar los precios de las viviendas en la ciudad.
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana de Cali
dc.publisherCali
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.sourcePontificia Universidad Javeriana de Cali
dc.sourceVitela
dc.subjectMachine learning
dc.subjectRegresión
dc.subjectEstadística
dc.titleEstimación de los determinantes de los precios de vivienda en la ciudad de Cali utilizando web scraping y machine learning
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/report
dc.typeTesis/Trabajo de grado - Monografía – Especialización
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.typehttps://purl.org/redcol/resource_type/TP


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