Cruz Hurtado , Elkin JavierRomero , Manuel Francisco2021-10-112021-10-11http://hdl.handle.net/11349/27173El objetivo de este articulo es dar a conocer una propuesta de un modelo de regresión logística múltiple comparado con un modelo de árbol de decisión que permita predecir la probabilidad de instalaciones exitosas en la empresa, con el fin de determinar el mejor modelo y así poder su aumentar su participación en el mercado realizando mejoras al interior de las áreas involucradas. Para el desarrollo del proyecto se tuvieron en cuenta nueve variables categóricas con 5534 individuos, con la información obtenida se identificaron las variables mas significativas para el modelo de regresión logística. En el desarrollo de este artículo se encuentra los datos analizados, las características de las variables, estimación de predicciones, matriz de confusión, diseño del área bajo la curva (curva ROC). En los resultados obtenidos la probabilidad de instalaciones de datáfonos exitosa es del 69% con las variables significativas arrojadas por el modelo de regresión  logística, el análisis efectuado en el área bajo la curva de los dos modelos expuestos en el proyecto se determino que el mejor modelo para predecir los aciertos de las instalaciones tanto exitosas como fallidas frente a los datos observados es el modelo de la regresión logística múltiple con una efectividad del 76,7%.  application/pdfDatafono, Regresión Logística, Especificidad, Sensibilidad, Curva ROC.info:eu-repo/semantics/article