Redes bayesianas

Descripción del Articulo

Las redes bayesianas son herramientas de modelado estadístico destinadas a representar un conjunto de incertidumbres relacionadas. Su estructura gráfica y su fundamento probabilístico las hace apropiadas para modelar sistemas multivariados orientados a la clasificación, el diagnóstico y la toma de d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Tejada Guerrero, Yaklyn Licet
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional de Piura
Repositorio:UNP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unp.edu.pe:20.500.12676/3412
Enlace del recurso:https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3412
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:redes bayesianas
nodos
grafos
modelos probabilísticos
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
id RUMP_160c6e35f4d45848b58c500059ab5544
oai_identifier_str oai:repositorio.unp.edu.pe:20.500.12676/3412
network_acronym_str RUMP
network_name_str UNP-Institucional
repository_id_str 4814
dc.title.es_PE.fl_str_mv Redes bayesianas
title Redes bayesianas
spellingShingle Redes bayesianas
Tejada Guerrero, Yaklyn Licet
redes bayesianas
nodos
grafos
modelos probabilísticos
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
title_short Redes bayesianas
title_full Redes bayesianas
title_fullStr Redes bayesianas
title_full_unstemmed Redes bayesianas
title_sort Redes bayesianas
author Tejada Guerrero, Yaklyn Licet
author_facet Tejada Guerrero, Yaklyn Licet
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Hidalgo Mendoza, Ellis Rodney
dc.contributor.author.fl_str_mv Tejada Guerrero, Yaklyn Licet
dc.subject.es_PE.fl_str_mv redes bayesianas
nodos
grafos
modelos probabilísticos
topic redes bayesianas
nodos
grafos
modelos probabilísticos
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
description Las redes bayesianas son herramientas de modelado estadístico destinadas a representar un conjunto de incertidumbres relacionadas. Su estructura gráfica y su fundamento probabilístico las hace apropiadas para modelar sistemas multivariados orientados a la clasificación, el diagnóstico y la toma de decisiones. El presente trabajo será de tipo básico y bibliográfico, para ello se investigará en la literatura desarrollada sobre el tema y los trabajos de investigación que versan sobre la materia que permiten ilustrar sobre el estado del arte de las redes bayesianas. Así pues, se definirá una red bayesiana luego, en base a las diversas aplicaciones desarrollas empleando redes bayesianas, se muestran algunos ejemplos que permiten observar su desempeño como un modelo predictivo.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-06-04T15:49:18Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-06-04T15:49:18Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2022
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3412
url https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3412
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.*.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de Piura
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de Piura
Repositorio Institucional Digital - UNP
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNP-Institucional
instname:Universidad Nacional de Piura
instacron:UNP
instname_str Universidad Nacional de Piura
instacron_str UNP
institution UNP
reponame_str UNP-Institucional
collection UNP-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unp.edu.pe/bitstreams/1dedb62e-8a24-4a39-9edd-6ff19d24b824/download
https://repositorio.unp.edu.pe/bitstreams/e8def9d0-b370-45a8-b9fa-98bfb4e79350/download
https://repositorio.unp.edu.pe/bitstreams/ba0c793e-4d5a-4622-978f-0d7e8d1dabe9/download
https://repositorio.unp.edu.pe/bitstreams/226c1663-7eea-476d-86ab-9d7d6b7a11b7/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347
56a589a2030b04b0925c481b6ba81715
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
d58b5eac9562357c8ee454e9e4ad5c0c
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv DSPACE7 UNP
repository.mail.fl_str_mv dspace-help@myu.edu
_version_ 1847060147159957504
spelling Hidalgo Mendoza, Ellis RodneyTejada Guerrero, Yaklyn Licet2022-06-04T15:49:18Z2022-06-04T15:49:18Z2022https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3412Las redes bayesianas son herramientas de modelado estadístico destinadas a representar un conjunto de incertidumbres relacionadas. Su estructura gráfica y su fundamento probabilístico las hace apropiadas para modelar sistemas multivariados orientados a la clasificación, el diagnóstico y la toma de decisiones. El presente trabajo será de tipo básico y bibliográfico, para ello se investigará en la literatura desarrollada sobre el tema y los trabajos de investigación que versan sobre la materia que permiten ilustrar sobre el estado del arte de las redes bayesianas. Así pues, se definirá una red bayesiana luego, en base a las diversas aplicaciones desarrollas empleando redes bayesianas, se muestran algunos ejemplos que permiten observar su desempeño como un modelo predictivo.application/pdfspaUniversidad Nacional de PiuraPEinfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de PiuraRepositorio Institucional Digital - UNPreponame:UNP-Institucionalinstname:Universidad Nacional de Piurainstacron:UNPredes bayesianasnodosgrafosmodelos probabilísticoshttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02Redes bayesianasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDULicenciado en MatemáticaUniversidad Nacional de Piura. Facultad de CienciasMatemáticaDíaz Contreras, Elmer PorfirioChirinos Zamora, Ramón FranciscoLópez Castillo, Julio Enrique541026http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional42203575https://orcid.org/0000-0003-0485-9034http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional43941482CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://repositorio.unp.edu.pe/bitstreams/1dedb62e-8a24-4a39-9edd-6ff19d24b824/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52ORIGINALMATE-TEJ-GUY-2022.pdfMATE-TEJ-GUY-2022.pdfapplication/pdf3280095https://repositorio.unp.edu.pe/bitstreams/e8def9d0-b370-45a8-b9fa-98bfb4e79350/download56a589a2030b04b0925c481b6ba81715MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unp.edu.pe/bitstreams/ba0c793e-4d5a-4622-978f-0d7e8d1dabe9/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53THUMBNAILMATE-TEJ-GUY-2022.pngMATE-TEJ-GUY-2022.pngimage/png9163https://repositorio.unp.edu.pe/bitstreams/226c1663-7eea-476d-86ab-9d7d6b7a11b7/downloadd58b5eac9562357c8ee454e9e4ad5c0cMD5420.500.12676/3412oai:repositorio.unp.edu.pe:20.500.12676/34122022-06-04 11:01:37.622http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.unp.edu.peDSPACE7 UNPdspace-help@myu.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
score 12.85039
Redes bayesianas
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares