Análisis discriminante no métrico y regresión logística en el problema de clasificación
RESUMEN: Este artículo muestra los resultados de un proyecto de investigación donde se realizó un estudio de comparación entre análisis discriminante no métrico y regresión logística para el caso en el que se clasifican más de dos grupos que provienen de distribuciones normales y no normales, bajo d...
- Autores:
-
Patiño Rodríguez, Carmen Elena
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2008
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/9279
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/9279
- Palabra clave:
- Análisis de regresión
Regression analysis
Análisis de regresión logística
Logistic regression analysis
Análisis discriminante
Discriminant analysis
Análisis multivariante
Multivariate analysis
Estadística
Statistics
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)
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RESUMEN: Este artículo muestra los resultados de un proyecto de investigación donde se realizó un estudio de comparación entre análisis discriminante no métrico y regresión logística para el caso en el que se clasifican más de dos grupos que provienen de distribuciones normales y no normales, bajo diferentes tamaños muestrales. Este proceso se llevó a cabo por medio de un estudio de simulación, evaluando los dos procedimientos por medio de la tasa de clasificación errónea. El estudio permitió concluir que bajo distribuciones simétricas los dos procedimientos son similares en cuanto a la tasa de clasificación errónea y bajo distribuciones no simétricas la regresión logística se comporta mejor que el análisis discriminante no métrico. Palabras clave: Análisis discriminante, análisis discriminante no métrico, regresión logística, clasificación |
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Patiño Rodríguez, Carmen Elena2018-03-21T14:36:56Z2018-03-21T14:36:56Z2008O. C. Úsuga-Manco and C. E. Patiño-Rodríguez, "Análisis discriminante no métrico y regresión logística en el problema de clasificación," Tecno Lógicas, no. 21, pp. 13-29, 2008.0123-7799http://hdl.handle.net/10495/92792256-5337RESUMEN: Este artículo muestra los resultados de un proyecto de investigación donde se realizó un estudio de comparación entre análisis discriminante no métrico y regresión logística para el caso en el que se clasifican más de dos grupos que provienen de distribuciones normales y no normales, bajo diferentes tamaños muestrales. Este proceso se llevó a cabo por medio de un estudio de simulación, evaluando los dos procedimientos por medio de la tasa de clasificación errónea. El estudio permitió concluir que bajo distribuciones simétricas los dos procedimientos son similares en cuanto a la tasa de clasificación errónea y bajo distribuciones no simétricas la regresión logística se comporta mejor que el análisis discriminante no métrico. Palabras clave: Análisis discriminante, análisis discriminante no métrico, regresión logística, clasificación16application/pdfspaInstituto Tecnológico MetropolitanoGestión de la CalidadMedellín, Colombiainfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARTArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a86http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Análisis de regresiónRegression analysisAnálisis de regresión logísticaLogistic regression analysisAnálisis discriminanteDiscriminant analysisAnálisis multivarianteMultivariate analysisEstadísticaStatisticsAnálisis discriminante no métrico y regresión logística en el problema de clasificaciónTecnoLog.TecnoLógicas132921CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/9279/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/9279/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfLicenciaapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/9279/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/9279/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55ORIGINALPatinoCarmen_2008_AnalisisDiscriminanteClasificacion.pdfPatinoCarmen_2008_AnalisisDiscriminanteClasificacion.pdfArtículo de investigaciónapplication/pdf560159http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/9279/1/PatinoCarmen_2008_AnalisisDiscriminanteClasificacion.pdfc838743946ba1b5a8a6aa07a88cd9d4aMD5110495/9279oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/92792021-06-04 09:39:01.021Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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 |