Alternativas no paramétricas de clasificación multivariada

dc.citation.title	Decimoséptimas Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadística de la Universidad Nacional de Rosario	es
dc.contributor.organizer	Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario	es
dc.creator	Kovalevski, Leandro Oscar
dc.creator	Macat, Paula Belén
dc.date.accessioned	2017-07-05T12:53:19Z
dc.date.available	2017-07-05T12:53:19Z
dc.date.issued	2012-11-28
dc.description.abstract	n.d.
dc.description.fil	Kovalevski, Leandro; Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentina	es
dc.format	application/pdf
dc.identifier.issn	1668-5008	es
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2133/7467
dc.language.iso	spa	es
dc.relation.publisherversion	https://www.fcecon.unr.edu.ar/web-nueva/investigacion/actas-de-las-jornadas-anuales	es
dc.rights	openAccess	es
dc.rights.holder	Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de Rosario	es
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/	*
dc.subject	n.d.	es
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dc.title	Alternativas no paramétricas de clasificación multivariada	es
dc.type	conferenceObject
dc.type	documento de conferencia
dc.type	publishedVersion
dc.type.collection	comunicaciones
dc.type.version	publishedVersion	es

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Nombre:: Kovalevski_Macat_alternativas no parametricas.pdf
Tamaño:: 347.78 KB
Formato:: Adobe Portable Document Format
Descripción:: El problema de la clasificación de individuos en poblaciones o grupos conocidos y de la caracte-rización de los mismos en base a un conjunto de variables medidas sobre los individuos, es de gran interés en estadística. Por esta razón se han desarrollado diversas técnicas para cumplir con este objetivo. Algunas de las más conocidas son: a) Análisis discriminante lineal; b) Análisis discriminante cuadrático; c) Regresión logística. En este trabajo se plantea como objetivo la aplicación de la técnica multivariada de clasificación no paramétrica: Árboles de Clasificación y Regresión, en adelante CART (de sus siglas en in-glés, Classification And Regression Trees), perteneciente a la familia de las técnicas Árboles de decisión (Breiman et al. 1984), y su comparación con otros métodos como el de vecinos más cercanos en un contexto donde los métodos clásicos no son los más adecuados para el análisis debido a las características de las variables estudiadas.

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