Predicción del rendimiento en el examen de admisión a la UNALM utilizando las técnicas de Análisis Discriminante Lineal y Análisis Discriminante con Algoritmos Genéticos

Abstract

El objetivo de la investigación fue probar la hipótesis que la tasa de error de clasificación utilizando el análisis discriminante con algoritmos genéticos es menor a la que se obtiene con el análisis discriminante lineal de Fisher. La aplicación se efectuó en la predicción del rendimiento en el examen de admisión de la Universidad Nacional Agraria La Molina de los postulantes cuya preparación se realizó en su Centro de Estudios Preuniversitarios. En la técnica de algoritmos genéticos se empleó el método de selección, cruce y mutación que permitió realizar la búsqueda de funciones discriminantes con error mínimo. Los resultados del estudio indican que el análisis discriminante con algoritmos genéticos proporcionó una función discriminante más eficiente que la proporcionada por Fisher.