Comparación del análisis discriminante no métrico, árboles de clasificación Chaid y la regresión logística multinormal

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística Aplicada
Detalles Bibliográficos
Autor: Sucari Sucari, Ruben Elvis
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3261
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3261
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Análisis discriminante
Análisis de la regresión
Métodos estadísticos
Modelos matemáticos
Evaluación
Perú
Arboles de clasificación Chaid
Regresión logística multinomial
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spelling Porras Cerrón, Jaime Carlos164e9dcc-be49-404d-8fcd-f8fb6c72bdabSucari Sucari, Ruben Elvis2018-05-03T17:56:43Z2018-05-03T17:56:43Z2018U10.S83-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3261Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística AplicadaEn la presente tesis se desarrolló el método de clasificación llamado Análisis Discriminante No Métrico, y se comparó su desempeño con el Árbol de Clasificación CHAID y la Regresión Logística Multinomial, los cuales también son métodos que no necesitan la condición de normalidad multivariada, linealidad ni varianza homogénea para las variables independientes. Esta comparación de desempeño fue evaluado mediante la Validación Cruzada. Para la realización del estudio comparativo de estos clasificadores se utilizó conjuntos de datos que son proporcionados por la Universidad de California Irving (UCI). Se concluye que la Regresión Logística Multinomial tiene mejor desempeño en la clasificación de datos teniendo en cuenta la tasa de clasificación promedio y el tiempo de procesamientoIn this thesis a method was developed called Non-Metric Discriminant Analysis, and its performance was compared with the Classification Tree CHAID and Multinomial Logistic Regression, which are also non-parametric methods. This performance comparison was evaluated using Cross Validation. To perform the comparative study of these classifiers we used data sets that are provided by the University of California Irving (UCI).It is concluded that the Multinomial Logistic Regression performs better in the classification of data taking into account the average classification rate and processing timeTesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo: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:UNALMAnálisis discriminanteAnálisis de la regresiónMétodos estadísticosModelos matemáticosEvaluaciónPerúArboles de clasificación ChaidRegresión logística multinomialhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Comparación del análisis discriminante no métrico, árboles de clasificación Chaid y la regresión logística multinormalinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUEstadística AplicadaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Estadística AplicadaMaestríaTHUMBNAILsucari-sucari-ruben-elvis.pdf.jpgsucari-sucari-ruben-elvis.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2905https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/088dae74-bb30-4b16-ae05-2ce2f82170bf/download900a906ee5cb15a5f36cc066d8144764MD56U10-S83-T-resumen.pdf.jpgU10-S83-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3414https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f5cc6996-0a97-4cb4-8603-9a2b856c11f8/download5b2ffc014af46d1974f4ae1c57bb8b62MD58ORIGINALsucari-sucari-ruben-elvis.pdfsucari-sucari-ruben-elvis.pdfTexto completoapplication/pdf1432563https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9f04648e-2865-4981-862c-1ac4378fc692/downloada84d97dc5065c61ab5e063d342b7b3c4MD53U10-S83-T-resumen.pdfU10-S83-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf193912https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/47a87a2d-0ce9-49fe-9344-0303806355d4/downloadcf5aad3d51cd1521aa5405ee9c80f34bMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/3027b205-16be-413c-aa3b-2f7b9b532393/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD52TEXTsucari-sucari-ruben-elvis.pdf.txtsucari-sucari-ruben-elvis.pdf.txtExtracted texttext/plain107433https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/4109643e-4b8e-403e-a6d3-dcae9c8894cf/download1cba57b8d721d7b939d32975b93cf53eMD54U10-S83-T-resumen.pdf.txtU10-S83-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain2287https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8fbbd716-2b9b-4aa4-a3e9-ece01e576542/download7e852f2ddeece1c0b76116aff28ca0b4MD5720.500.12996/3261oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/32612023-01-05 06:15:37.176https://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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