Previsión del índice de desarrollo humano de 2013 y 2014 por medio de técnicas de minería de datos en series temporales univariadas y multivariadas

• Autores: Celso Bilynkievycz dos Santos, Bruno Pedroso, Alaine Margarete Guimaraes, Luiz Alberto Pilatti, João Luiz Kovaleski
• Localización: Interciencia: Revista de ciencia y tecnología de América, ISSN 0378-1844, Vol. 44, Nº. 9, 2019, págs. 504-513
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    El Índice de Desarrollo Humano (IDH) es un indicador adoptado por la Organización Mundial de la Salud para evaluar la calidad de vida de una región determinada. Su previsión puede ayudar en la planificación y toma de decisiones para orientación y defensa de políticas para mejorar su desarrollo. Este estudio hizo la previsión del IDH de 2013 y 2014 a partir de técnicas de minería de datos de previsión en series temporales, incluyendo todas las etapas del proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Se evaluó la capacidad predictiva de 376 modelos, dos genéricos y 374 específicos, por país. Para el desarrollo de los modelos se utilizó el algoritmo SMOReg, ejecutado en una aplicación de interfaz de programación Forecast del ambiente WEKA. El modelo genérico fue entrenado y probado con series temporales multivariadas, correspondientes a los registros de IDH de 187 países, mientras que los modelos específicos se desarrollan a partir de series temporales univariadas, correspondientes al comportamiento histórico individual del índice en cada país.

    Las variables temporales utilizadas corresponden a los períodos históricos e intermitentes de 1980 a 2013 publicados en el informe del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo el 24/07/2014. En el análisis empírico se verificó que los modelos multivariados presentaron las mejores medidas de calidad en las previsiones. Las previsiones del IDH de 2013 fueron eficientes, no presentando diferencias significativas con los valores publicados, mientras que las previsiones del IDH 2014 dependen de comparación con los valores divulgados después de la finalización del presente trabajo.

  • English

    The Human Development Index (HDI) is an indicator adopted by the World Health Organization to assess the quality of life of a given region. Its prediction can aid in planning and decision- -making for policy guidance and advocacy to improve its development. This study predicted the HDI of 2013 and 2014 from forecasting data mining techniques in time series, completing all stages of the knowledge discovery process in databases. In the study, the predictive capacity of 376 models, two generic and 374 country specific, were evaluated. For the development of the models we used the SMOReg algorithm, executed in a Forecast programming interface application of the WEKA environment.

    The generic model was trained and tested with multivariate time series corresponding to the HDI records of 187 countries, while the specific models were developed from univariate time series corresponding to the individual historical behavior of the index in each country. The time variables used corresponded to historical and intermittent periods from 1980 to 2013 published in the report of the United Nations Development Program on 07/24/2014. In the empirical analysis it was verified that the multivariate models presented the best quality measures in the predictions. The predictions of the HDI 2013 were efficient, with no significant differences to published figures, while the predictions of HDI 2014 depend on comparison with figures released after the completion of the present study

  • português

    O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) é um indicador adotado pela Organização Mundial da Saúde para avaliar a qualidade de vida de uma determinada região. Sua previsão pode auxiliar no planejamento e tomada de decisões para orientação e defesa de políticas para melhorar o seu desenvolvimento. Este estudo fez a previsão do IDH de 2013 e 2014 a partir de técnicas de mineração de dados de previsão em séries temporais, perfazendo todas as etapas do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados. No estudo foi avaliada a capacidade preditiva de 376 modelos, dois genéricos e 374 específicos por país. Para o desenvolvimento dos modelos foi utilizado o algoritmo SMOReg, executado em uma aplicação de interface de programação Forecast do ambiente WEKA. O modelo genérico foi treinado e testado com séries temporais multivariadas, correspondentes aos registros de IDH de 187 países, enquanto que os modelos específicos formam desenvolvidos a partir de séries temporais univariadas, correspondentes ao comportamento histórico individual do índice em cada país.

    As variáveis temporais utilizadas corresponderam aos períodos históricos e intermitentes de 1980 a 2013 publicados no relatório do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento em 24/07/2014. Na análise empírica verificou-se que os modelos multivariados apresentaram as melhores medidas de qualidade nas previsões. As previsões do IDH 2013 foram eficientes, não apresentando diferenças significativas dos valores publicados, enquanto as previsões do IDH 2014 dependem de comparação com os valores divulgados posteriormente à finalização do presente trabalho