Un modelo de programación matemática con restricciones difusas para transformaciones en análisis de regresión múltiple
En esta tesis de maestría, se propone un modelo de programación matemática general para una óptima estimación de la potencia de transformación de Box-Cox que aproxime normalidad y varianza constante, evaluando el grado subjetivo de satisfacción global con el uso de números difusos.
- Autores:
-
Rodríguez Cárdenas, Christian Camilo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/57886
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/57886
http://bdigital.unal.edu.co/54347/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
Programación Matemática
Modelos Lineales
Números Difusos
Box-Cox
Mathematical Programming
Fuzzy Numbers
Linear Models
Regression analysis
Power Transformations
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | En esta tesis de maestría, se propone un modelo de programación matemática general para una óptima estimación de la potencia de transformación de Box-Cox que aproxime normalidad y varianza constante, evaluando el grado subjetivo de satisfacción global con el uso de números difusos. |
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