Regresión Borrosa VS. Regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios: Caso de Estudio

• De los Cobos Silva, Sergio Gerardo ^[1] ; Goddard Close, John ^[1] ; Gutiérrez Andrade, Miguel Ángel ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma Metropolitana

     Universidad Autónoma Metropolitana

     México

     
• Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 18, Nº. 1, 2011, págs. 33-48
• Idioma: español
• DOI: 10.15517/rmta.v18i1.2113
• Títulos paralelos:
  • Fuzzy Regression VS. Ordinary Least Squares Regression: Case Study
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• Resumen
  • español

    El objetivo del trabajo es presentar la técnica de regresión borrosa y mostrar su aplicación con un ejemplo práctico, para tal propósito, se comparará la ejecución de las técnicas tanto de regresión usual así como la de algunos modelos de regresión borrosa para el estudio del íconfianza del consumidor usada como variable respuesta respecto de la cotización del dólar considerada como variable independiente. Se proporciona una pequeña introducción a las diferentes metodologías utilizadas. Se reportan los resultados obtenidos de los algoritmos de regresión: el usual por mínimos cuadrados ordinarios y 2 de regresión borrosa. Para todos los casos, se reportan las instancias generadas con los datos históricos oficiales y se realiza la comparación entre estos. Finalmente se reporta los resultados numéricos obtenidos por los diferentes métodos.

  • English

    The objective of this paper is to disseminate the technique of fuzzy regression and to give a practical example of its use. To this end, classical regression is compared to several fuzzy regression models on a problem concerning the consumer confidence index with respect to the dollar rate, the latter taken as the independent variable. A brief introduction is given to each of the different methodologies employed. The results obtained using the regression algorithms, onewith ordinary least squares and another two with fuzzy regression, are presented. The instances generated using the official historical data for the problem are given and the numerical results obtained with the regression methods are reported.

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