Análise de indicadores do mercado de trabalho através da probabilidade de má classificação
 em redes neurais

Carlos Narciso Bouza HERRERA[1]

Josefina Martínez BARBEITO[2]

Pasha G. MITRA[3]

§     RESUMO: Este trabalho tem por objetivo investigar a decodificação dos indicadores do mercado de trabalho. Para esse fim, descreve-se a estrutura do jogo de sinais correspondente. As decisões do empregador são consideradas com base em uma classificação do aspirante. A avaliação da probabilidade posteriori de classificá-lo corretamente fornece uma regra de decisão. Um estimador naïve baseado no estimador da função de densidade é proposto. Modelos de Redes Neurais são propostos para lidar com a classificação, utilizando duas abordagens. Experimentos Monte Carlo são empregados para avaliar o comportamento das propostas.

§     PALAVRAS-CHAVE: Jogos de sinais; probabilidade posteriori; redes neurais de alimentação; árvore de classificação.

 



[1] Facultad de Matemática y Computación, Universidad de La Habana, San Lázaro y L. CP 10400, Habana, Cuba, E-mail: bouza@matcom.uh.cu

[2] Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidade A Coruña, CP 15001, A Coruña, Galicia, Espanha.

[3] Departament of Computer Sciences, College of Management Sciences and Business Administration, Universidade A Coruña, CP 15001, A Coruña, Galicia, Espanha.