Desarrollo de un modelo predictivo para estimar la importación de fertilizantes químicos en el Perú
Descripción del Articulo
El estudio se enfoca en desarrollar un modelo de regresión para predecir la demanda de fertilizantes destinados a la agricultura, con el fin de optimizar la planificación y gestión de recursos en este sector. La investigación fue cuantitativa, de tipo aplicada explicativa, se tomaron como base regis...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión |
| Repositorio: | UNJFSC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unjfsc.edu.pe:20.500.14067/10414 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.14067/10414 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Fertilizante Modelo predictivo Python https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.02 |
| Sumario: | El estudio se enfoca en desarrollar un modelo de regresión para predecir la demanda de fertilizantes destinados a la agricultura, con el fin de optimizar la planificación y gestión de recursos en este sector. La investigación fue cuantitativa, de tipo aplicada explicativa, se tomaron como base registros de reportes del periodo de 1998 a 2021 referidos a importación de fertilizantes en Perú de del repositorio del Instituto Nacional de Estadística e Informática. Se empleó un modelo de regresión predictivo basado en python. Se concluye que, con el modelo de regresión para predecir la demanda de fertilizantes destinados a la agricultura, se logró un R2 de hasta 90.02% lo que indica que hasta ese valor se explica el modelo. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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