El uso de las Redes Neuronales en la modelización con datos de encuestas de opinión. Una aplicación con información del Barómetro Fiscal

C. Perez Lopez

Este artículo muestra la ventaja que supone el uso de Redes Neuronales en el trabajo con modelos predictivos basados en datos de encuestas de opinión. La naturaleza habitualmente categórica de las variables a utilizar supone un hándicap en el uso de los modelos predictivos clásicos como los modelos de regresión, los modelos de elección discreta, los modelos lineales generalizados y otras categorías de modelos más adecuados para variables de naturaleza continua.

En el trabajo se utilizará el Barómetro Fiscal del Instituto de Estudios Fiscales para analizar los determinantes de la satisfacción de los españoles con el conjunto de prestaciones y servicios públicos incluyendo la perspectiva tributaria y basándose en la Teoría de la Desconfirmación de Expectativas (TDE).

Se utilizarán técnicas de aprendizaje supervisado para variables categóricas como las Redes Neuronales y, como contraste, los Árboles de Decisión.

Palabras clave: Ciencia de Datos, Redes Neuronales, Árboles de Decisión, Barómetro Fiscal

Aprendizaje Automático y Métodos Estadísticos
2 de septiembre de 2026  15:30
Aula 20

M. Ávila, D. Peña, A. M. Alonso

D. F. Merino Delgado, A. Mateos Caballero, C. J. Pérez Sánchez

E. T. López Sanjuán, M. Martínez Pizarro, D. F. Merino Delgado, M. I. Parra Arévalo

A. Mancuso, A. Iodice D'Enza, F. Palumbo, R. Simone