Predicción de ingresos de causas penales mediante programación genética lineal

Abstract

Este artículo propone una metodología de predicción de ingresos de causas penales utilizando una variación de la Programación Genética (GP): la Programación Genética Lineal (LGP). El estudio se realizó en base a datos mensuales recogidos durante siete años (2007 a 2013), provenientes de los siete Juzgados Penales de Garantías de Ciudad del Este. La verificación del método propuesto se llevó a cabo por comparación con modelos estadísticos, por lo que se ha estimado la misma serie de tiempo con estos modelos. La validación de los modelos fue realizada aplicando dos métricas; el error cuadrático medio y el error absoluto medio. El método LGP generó varios resultados debido a su capacidad de crear fórmulas matemáticas de manera aleatoria, de las mismas, tres resultados importantes fueron seleccionados para su comprobación. Dos resultados quedaron en primer y segundo lugar, mostrando mayor eficiencia respecto a los métodos estadísticos empleados. El tercer resultado seleccionado no obtuvo una buena predicción, pero sí un buen trazado en el gráfico, comparándolo con la serie de tiempo. En base a los resultados obtenidos, se concluye que los modelos generados por LGP son capaces de pronosticar con una buena precisión los ingresos penales, por encima de los métodos estadísticos empleados.