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Palomino, M., (2021). Árboles de regresión para el análisis de rating de avisos publicitarios del sector automotriz [Universidad Nacional Mayor de San Marcos]. https://hdl.handle.net/20.500.12672/17402
Palomino, M., Árboles de regresión para el análisis de rating de avisos publicitarios del sector automotriz []. PE: Universidad Nacional Mayor de San Marcos; 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12672/17402
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Title: Árboles de regresión para el análisis de rating de avisos publicitarios del sector automotriz
Authors(s): Palomino Mezones, Milagros Doris
Advisor(s): Fiestas Flores, Roberto Carlos
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Issue Date: 2021
Institution: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract: En la actualidad el mercado del sector automotriz está en crecimiento. La Asociación Automotriz
del Perú, resalta el incremento en la venta de vehículos nuevos al cierre del primer semestre del
2021, pese a que este sector fue duramente golpeado con la pandemia hoy en día viene
recuperándose y es una buena oportunidad para que la agencia de marketing optimice la compra
de espacios publicitarios en el medio de televisión abierta, ya que, según un informe de la
Asociación de Agencias de Marketing, Televisión es el medio con mayor inversión publicitaria.
Este trabajo de suficiencia profesional tiene como objetivo identificar un modelo estadístico para
la toma de decisiones e identificar las variables más importantes a la hora de definir el rating. En
la validación de datos se obtuvo que el coeficiente de determinación para la data de testeo fue de
0.77 y el RMSE 0.51. El mejor bloque para trasmitir los avisos publicitarios son el Estelar y
Nocturno. En cuanto a variables más importantes encontramos la inversión, bloque horario, canal
y genero de programa.
Link to repository: https://hdl.handle.net/20.500.12672/17402
Discipline: Estadística
Grade or title grantor: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Estadística
Grade or title: Licenciada en Estadística
Juror: Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith; Jaimes Velásquez, Carlos Alberto
Register date: 28-Dec-2021
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