Comparación de modelos de curvas roc para la evaluación de procedimientos estadísticos de predicción en investigación de mercados

Resumen

ROC es el acrónimo del inglés Receiver Operating Characteristic.Una curva ROC es la representación gráfica de la tasa de éxito (probabilidad de que el sistema detecta una señal cuando efectivamente está presente)frente a la tasa de falsa alarma(probabilidad de decir que el sistema la detecta cuando en realidad está ausente)para detecciones sí/no de una señal que puede estar presente o ausente.Las curvas ROC se han utilizado en varios campos de diagnóstico médico, por su validez para comparar tanto la precisión diagnóstica de diferentes pruebas simples de laboratorio como conjuntos completos de pruebas, protocolos , etc., incluyendo datos objetivos y subjetivos (por ejemplo, se usan especialmente en el diagnóstico por imagen, que depende a menudo de la opinión del experto que examina una radiografía). En esta tesis se plantea la aplicación de este conjunto de técnicas para evaluar la eficacia de determinados modelos estadísticos usuales en investigaciones de mercados y en particular par la predicción de abandono de un programa de fidelización.Los modelos estadísticos que se utilizan par la predicción y comprensión de este fenómeno son desde los tradicionales de regresión ,hasta modelos de minería de datos (Data Mining). El objetivo es por tanto utilizar las curvas ROC como herramienta de medición de la precisión diagnóstica de estas técnicas en ese contexto particular.En la práctica ,las curvas ROC pueden ser obtenidas mediante dos procedimientos: paramétricos o no parametricos.Las primeras se aplican en entornos experimentales y exigen el supuesto de normalidad de las distribuciones , de ahí que se conozcan como "curvas ROC binormales".Las segundas no tienen este requisito, por lo que su aplicación es más frecuente en muchos campos aplicados.En la tesis se utilizan ambos enfoques y se compara su viabilidad en el caso de incumplimiento de los supuestos en el caso del enfoque paramétrico. El obje