Predicción de egreso y abandono de una ingeniería en una universidad privada mexicana con modelos de curación

Abstract

Esta propuesta tiene como antecedente los modelos predictivos de eventos de historia de vida desarrollados por la Dra. Hernández que utilizan técnicas de regresión semi paramétrica de Cox, modelos de Cox extendidos y de bosques de supervivencia aleatorios (RSF). En este trabajo se hizo la comparación entre Modelos de Curación Mixtos (MCM) Paramétricos multivariados que utilizan desde 1 a 8 variables independientes como máximo, las funciones de distribución de los que abandonan que se utilizaron fueron Log Normal, Weibull y Exponencial, con funciones de enlace logit y loglog complementario.

En este trabajo se pudieron comparar 1501 modelos de los cuales se seleccionaron 4 modelos con el mejor desempeño y para su comparación se hizo uso de las métricas de AUC (entre 0.725 y 0.734) y AIC (entre 713.874 y 716.671). Se identificaron como predictoras las variables ind_planea, PromPre, CatPAA y EdadIng. Los mejores 10 modelos MCM se compararon con Cox PH y en general los MCM tuvieron un mejor desempeño basado en la métrica AUC, esta comparación se hizo basado en las instrucciones dadas por la Dra. Hernández para utilizar la técnica de regresión semi paramétrica de Cox.