Influencia de la regresión lineal, polinómica y redes neuronales en el modelamiento y pronóstico del Producto Bruto Interno (PBI) en función de la población

Abstract

La presente tesis busca, mediante la aplicación de tres métodos estadísticos: regresión lineal, regresión polinómica y las redes neuronales, evaluar la influencia que estos tienen al desarrollar un modelo que permita el pronóstico del Producto Bruto Interno (PBI) del Perú en función de su masa poblacional con el fin de determinar cuál de los tres métodos tiene un mejor ajuste al modelo planteado. Con el fin de realizar los cálculos estadísticos se utilizará el entorno de desarrollo integrado (IDE) conocido como R Studio en dónde se podrán codificar las operaciones en el lenguaje de programación R. Para poder medir la influencia que tienen los mencionados métodos estadísticos sobre el PBI se realizará una evaluación de cada Error porcentual absoluto medio (MAPE) generado.