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dc.contributor.advisorPorras Cerrón, Jaime Carlos
dc.contributor.authorSucari Sucari, Ruben Elvis
dc.date.accessioned2018-05-03T17:56:43Z
dc.date.available2018-05-03T17:56:43Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.otherU10.S83-T BAN UNALM
dc.identifier.urihttp://repositorio.lamolina.edu.pe/handle/UNALM/3261
dc.descriptionUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística Aplicadaes_PE
dc.description.abstractEn 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 procesamientoes_PE
dc.description.abstractIn 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 timeen_US
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNALMes_PE
dc.subjectAnálisis discriminantees_PE
dc.subjectAnálisis de la regresiónes_PE
dc.subjectMétodos estadísticoses_PE
dc.subjectModelos matemáticoses_PE
dc.subjectEvaluaciónes_PE
dc.subjectPerúes_PE
dc.subjectArboles de clasificación Chaides_PE
dc.subjectRegresión logística multinomiales_PE
dc.titleComparación del análisis discriminante no métrico, árboles de clasificación Chaid y la regresión logística multinormales_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen_US
thesis.degree.disciplineEstadística Aplicadaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.nameMagister Scientiae - Estadística Aplicadaes_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
dc.subject.ocdeEstadísticas y probabilidadeses_PE


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