Clasificación de resultados en la prueba de admisión de la UNALM utilizando análisis discriminante lineal de Fisher y Máquina de Soporte Vectorial

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
Detalles Bibliográficos
Autor: Vivanco Huaytara, Fredy
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3705
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3705
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Universidades
Instituciones de educación
Servicios
Análisis discriminante
Métodos estadísticos
Perú
Postulantes
Academias preuniversitarias
Clasificación de rendimiento
Prueba de admisión
Análisis discriminante lineal
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spelling Rosas Villena, Fernando Renébff0231a-f41f-4efb-899a-8c1e2b485d71Vivanco Huaytara, Fredy2018-11-27T16:12:30Z2018-11-27T16:12:30Z2018U10.V58-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3705Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e InformáticaEl objetivo general de la investigación es la identificación entre las técnicas del Análisis Discriminante Lineal de Fisher y Máquina de Soporte Vectorial la que presenta mejores indicadores de clasificación del rendimiento de los postulantes en la prueba de admisión 2015-II en la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM). Ambas técnicas estadísticas se aplicaron en dos oportunidades, en la primera se evaluó el resultado en la prueba admisión de la UNALM de los postulantes que no se prepararon en el CEP-UNALM y que ingresaron o no a la universidad (aplicación 1) y en la segunda se evaluó resultado en la prueba admisión de la UNALM de los postulantes que si se prepararon en el CEP-UNALM y que ingresaron o no a la universidad (aplicación 2). Los resultados muestran que la técnica Máquina de Soporte Vectorial presenta mejores indicadores de clasificación que el Análisis Discriminante Lineal de Fisher.The aim of this research is the identification between the techniques of Fisher's Linear Discriminant Analysis and Vector Support Machine which presents better indicators of classification performance from the applicants in the admission test 2015-II Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM). Both statistical techniques were applied on two occasions; the first one evaluated the results of the UNALM admission test for applicants who were not prepared at CEP-UNALM and who entered university (application 1) and at the university. Second, the results were evaluated in the UNALM admission test of the applicants, if they were prepared in the CEP-UNALM and who entered university or not (application 2). The results show that the Vector Support Machine technique presents better classification indicators than the Fisher Linear Discriminant AnalysisTesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMUniversidadesInstituciones de educaciónServiciosAnálisis discriminanteMétodos estadísticosPerúPostulantesAcademias preuniversitariasClasificación de rendimientoPrueba de admisiónAnálisis discriminante linealMáquina de soporte vectorialhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Clasificación de resultados en la prueba de admisión de la UNALM utilizando análisis discriminante lineal de Fisher y Máquina de Soporte Vectorialinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUEstadística e InformáticaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y PlanificaciónIngeniero Estadístico e InformáticoTítulo Profesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisTEXTvivanco-huaytara-fredy.pdf.txtvivanco-huaytara-fredy.pdf.txtExtracted texttext/plain137166https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5670b78c-db4e-4fe2-b656-f3fb5d962316/downloaddbc0b7379b6b9a949f0864bf64c607d5MD54U10-V58-T-resumen.pdf.txtU10-V58-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain2810https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d85cdfd3-11f8-43c4-9fa3-de695ee3dff0/download5c07836ecb850fdd8e66158a8fdf68c6MD56THUMBNAILvivanco-huaytara-fredy.pdf.jpgvivanco-huaytara-fredy.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3260https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2e9bd39d-04f5-45da-9c9d-9bb2f21140ae/downloadbf92a81165bbe19e676faa85cd72db61MD55U10-V58-T-resumen.pdf.jpgU10-V58-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3150https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/e53b8ff3-e2d2-40df-93ba-55bb891563b7/download8197af329fdf305ab9512ba119d8e189MD57ORIGINALvivanco-huaytara-fredy.pdfvivanco-huaytara-fredy.pdfTexto completoapplication/pdf1262172https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/eb626f6b-f76b-4073-bfaa-534ccd1362a2/downloadead2629f2bb8d7f44991cf6c73d28bfcMD51U10-V58-T-resumen.pdfU10-V58-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf70799https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/e6953180-66fb-4f23-b31b-6f79ef8a89e3/downloadef0ecfbde646e6409295f6587e4e3510MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8bb359cc-87ec-4731-91a1-9c1a6e06cff9/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/3705oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/37052025-06-20 10:28:53.072https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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