selected publications
-
academic article
- Estimating production functions through additive models based on regression splines. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH. 684-699. 2024
- Improving the predictive accuracy of production frontier models for efficiency measurement using machine learning: The LSB-MAFS method. COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH. 1-19. 2024
- A boosting approach to Data Envelopment Analysis in R.. SOFTWAREX. 1-8. 2023
- eat: An R Package for fitting Efficiency Analysis Trees. R JOURNAL. 248-280. 2022
-
congress communication
- Adaptive Constrained Enveloping Splines and Random Forest for Technical Efficiency Measurement 2024
- Estimación de tecnologías DEA con retornos variables a escala mediante splines envolventes 2024
- Improving the Predictive Accuracy of Production Frontier Models for Efficiency Measurement using Machine Learning 2024
- Improving the Predictive Accuracy of Production Frontier Models using Least Square Boosting and Multivariate Adaptive Regression Splines (LSB-MARS) 2024
- Integración de Splines Envolventes y Random Forest para la Estimación de la Eficiencia Técnica 2024
- Integración de Técnicas de Aprendizaje Automático y XAI en el Análisis Envolvente de Datos para la Mejora de la Evaluación de la eficiencia: una Aplicación Empírica en Instituciones Educativas 2024
- Integrating shape-restricted multivariate adaptive regression splines and random forest: methodology and applications 2024
- Procesamiento de datos para la Eficiencia con R: análisis de outliers y tratamiento de valores faltantes. Presentación de la librería eat 2023
- Un modelo aditivo basado en funciones lineales a trozos y aprendizaje automático para la estimación de funciones de producción 2023
- Una adaptación aditiva de Multivariate Adaptive Regression Splines para la estimación de funciones de producción en el contexto del Análisis Envolvente de Datos 2023
- Una nueva metodología basada en splines envolventes para la estimación de la eficiencia en el contexto de múltiples outputs 2023
- An Additive Adaptation of Multivariate Adaptive Regression Splines for the Estimation of Production Functions in the Context of Data Envelopment Analysis 2022
- EAT: un paquete de R para la estimación de funciones de producción a través de técnicas de aprendizaje automático 2022
- Una adaptación de MARS para la estimación de funciones de producción en el contexto del Análisis Envolvente de Datos 2022
- Una extensión de Multivariate Adaptive Regression Splines para la estimación de funciones de producción 2022
- An R package for the estimation of production frontiers through machine learning techniques 2021
- An R package for the implementation of Efficiency Analysis Tree and the estimation of technical efficiency 2021
- Multivariate Adaptive Frontier Splines 2021