Valor estadístico de la vida: Regresión lineal versus regresión simbólica.
| dc.contributor.advisor | Parada Contzen, Marcela | es |
| dc.contributor.advisor | Contreras Bolton, Carlos Emilio | es |
| dc.contributor.author | Vergara Obreque, Tomás David | es |
| dc.date.accessioned | 2025-11-12T15:29:54Z | |
| dc.date.available | 2025-11-12T15:29:54Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Tesis presentada para optar al título de Ingeniero/a Civil Industrial. | es |
| dc.description.abstract | El presente estudio se basa en la aplicación del enfoque de salarios hedónicos para estimar el valor estadístico de la vida en Chile, utilizando información proveniente de la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN), junto con datos de las tasas de accidentabilidad fatal y no fatal, obtenidos por medio de los boletines de la Superintendencia de Seguridad Social (SUSESO) correspondientes al año 2017 y 2022. Para la estimación del valor estadístico de la vida se aplicaron dos metodologías de estimación, el método de mínimos cuadrados ordinarios mediante regresión lineal y la regresión simbólica, aplicada con dos variantes, un enfoque tradicional que busca expresiones no lineales para optimizar la capacidad predictiva del modelo y un segundo enfoque que utiliza como base la regresión lineal, para encontrar expresiones no lineales sobre sus residuos. En base a los resultados obtenidos, la regresión simbólica sobre residuos demuestra mayor capacidad predictiva y flexibilidad al revelar relaciones complejas, en tanto el método de mínimos cuadrado ordinarios resulta muy competitivo cuando se prioriza la rapidez y sencillez del ajuste. | es |
| dc.description.abstract | This study applies the hedonic-wage approach to estimate the Value of a Statistical Life in Chile, using data from the National Socio-Economic Characterization Survey (CASEN) combined with fatal and non-fatal accident rates reported in the 2017 and 2022 bulletins of the Superintendence of Social Security (SUSESO). Two estimation techniques are employed: ordinary least squares (OLS) linear regression and symbolic regression. The latter is implemented in two variants: a traditional approach that searches for nonlinear expressions to maximize predictive accuracy, and a residual-based approach that starts from the linear model and seeks nonlinear patterns within its residuals. The results show that residual-based symbolic regression offers superior predictive performance and greater flexibility by uncovering complex relationships, whereas OLS remains highly competitive when speed and simplicity of estimation are prioritized. | en |
| dc.description.campus | Concepción | es |
| dc.description.departamento | Departamento de Ingeniería Industrial | es |
| dc.description.facultad | Facultad de Ingeniería | es |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.udec.cl/handle/11594/13378 | |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Universidad de Concepción | es |
| dc.rights | CC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Salarios Investigaciones | es |
| dc.subject | Costo y nivel de vida | es |
| dc.subject | Estadísticas | es |
| dc.subject.ods | Buena SALUD | es |
| dc.subject.ods | INDUSTRIA, innovación, infraestructura | es |
| dc.subject.ods | Paz, JUSTICIA e instituciones fuertes | es |
| dc.title | Valor estadístico de la vida: Regresión lineal versus regresión simbólica. | es |
| dc.type | Thesis | en |