Análisis de algoritmos para la imputación de datos y modelos de predicción
Realizar un estudio sobre algoritmos y técnicas matemáticas para la imputación de datos, haciendo una comparación que permita reconocer capacidades de exactitud, errores o sesgos que se puedan presentar en cada uno de los algoritmos estudiados, esto con el fin de mejorar la calidad y cantidad de los...
- Autores:
-
Núñez Sánchez, Nicole Daniela
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/39424
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/39424
- Palabra clave:
- Imputación de datos
Datos faltantes
Data imputation
Missing data
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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Imputación de datos Datos faltantes Data imputation Missing data |
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Realizar un estudio sobre algoritmos y técnicas matemáticas para la imputación de datos, haciendo una comparación que permita reconocer capacidades de exactitud, errores o sesgos que se puedan presentar en cada uno de los algoritmos estudiados, esto con el fin de mejorar la calidad y cantidad de los datos para su análisis y así desarrollar modelos de predicción más precisos. |
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Villarraga Poveda, Luis FernandoNúñez Sánchez, Nicole Daniela2024-08-08T17:55:33Z2024-08-08T17:55:33Z2023-09-19http://hdl.handle.net/11349/39424Realizar un estudio sobre algoritmos y técnicas matemáticas para la imputación de datos, haciendo una comparación que permita reconocer capacidades de exactitud, errores o sesgos que se puedan presentar en cada uno de los algoritmos estudiados, esto con el fin de mejorar la calidad y cantidad de los datos para su análisis y así desarrollar modelos de predicción más precisos.Conduct a study on algorithms and mathematical techniques for data imputation, making a comparison that allows recognizing accuracy capabilities, errors or biases that may occur in each of the algorithms studied, in order to improve the quality and quantity of data for analysis and thus develop more accurate prediction models.pdfAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Imputación de datosDatos faltantesData imputationMissing dataAnálisis de algoritmos para la imputación de datos y modelos de predicciónAnalysis of algorithms for data imputation and prediction modelsbachelorThesisPasantíahttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/4a1ffb6a-55df-43b1-aa22-694c5c38d5d8/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD54ORIGINALNuñezSanchezNicoleDaniela2023.pdfNuñezSanchezNicoleDaniela2023.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf783613https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/d84b225f-429e-4517-9481-0a416f41d0a9/download02ac9d0270a5db861678ff7b7164cc67MD51Licencia de uso y publicacion editable.pdfLicencia de uso y publicacion editable.pdfLicencia de uso y 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