Análisis multivariante de factores socioeconómicos en PYMES: modelos de regresión machine learning
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Palabras clave

pymes
análisis factorial
componentes principales
clúster
modelos de clasificación

Cómo citar

Matute Castro, K. G., & Muñoz Muñoz, E. G. (2024). Análisis multivariante de factores socioeconómicos en PYMES: modelos de regresión machine learning. Universidad Ciencia Y Tecnología, 28(125), 142-152. https://doi.org/10.47460/uct.v28i125.864

Resumen

La aplicación del análisis multivariante en diversos sectores sociales y económicos permite implementar y denotar las virtudes que este método estadístico posee y la relevancia que se genera en la presentación de resultados para la toma de decisiones necesarias en el desarrollo de las Pymes, permitiendo indicar los diversos factores que conllevan a su crecimiento y afianzamiento en el mercado. En este trabajo, se analizan los factores que repercuten significativamente a este tipo de empresas, mediante la aplicación de técnicas multivariantes como análisis factorial, componentes principales, clúster y modelos de clasificación que a su vez han permitido una reducción de 211 a 32 variables latentes que enfocan la información inicial, obteniendo que las oportunidades y capacidades, entorno físico y salud y la satisfacción laboral que constituyen las Pymes son los factores que mayor influencia tienen en su consolidación.

https://doi.org/10.47460/uct.v28i125.864
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Citas

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