Ingeniería Electrónica · 2026

Modelado predictivo de precios de venta de automóviles usados para la compañía AutoScout24 utilizando R. Modalidad piloto

Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo predictivo para la estimación del precio de venta de automóviles usados publicados en la plataforma AutoScout24, utilizando el lenguaje estadístico R. El objetivo principal consiste en construir modelos estadísticos y de aprendizaje automático que permitan estimar el precio de los vehículos a partir de sus características técnicas y de uso. La metodología adoptada se basa en un enfoque cuantitativo que incluye procesos de limpieza y transformación de datos, análisis exploratorio, reducción de dimensionalidad mediante técnicas no supervisadas y la implementación de modelos supervisados como el Modelo Lineal Generalizado y el Análisis Discriminante Cuadrático. Los resultados evidencian que variables como el kilometraje, la potencia del motor, el peso y la antigüedad del vehículo tienen un impacto significativo en el precio de venta. El modelo de regresión alcanzó un error relativo aproximado del 20 %, mientras que el modelo QDA obtuvo una exactitud del 83 % en la clasificación de rangos de precios. Se concluye que los modelos propuestos permiten realizar estimaciones objetivas y confiables, aportando herramientas útiles para el análisis del precio de mercado de vehículos usados.

Tesauro de su biblioteca