Este estudio busca identificar los factores que predicen el acceso a la educación universitaria, y evalúan su impacto.
Se emplean modelos de Machine Learning y se evalúan mediante Modelos de Probabilidad Lineal utilizando datos del Estudio Longitudinal de Niños del Milenio, que prioriza a poblaciones en situación de pobreza.
Este trabajo aporta a la formulación de políticas públicas, proporcionando criterios para becas, como a la investigación académica, ampliando el análisis de variables y empleando métodos computacionales.
