Árboles de contraste y contrast boosting
En este trabajo se estudian la estructura y algunas de las principales aplicaciones de los árboles de contraste y el contrast boosting, introducidos por Friedman (2020). Adicionalmente, se evalúa el desempeño del contrast boosting en problemas de estimación de probabilidades condicionales y estimaci...
- Autores:
-
Mosquera Brito, Joaquín Esteban
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/74525
- Palabra clave:
- Estadística
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En este trabajo se estudian la estructura y algunas de las principales aplicaciones de los árboles de contraste y el contrast boosting, introducidos por Friedman (2020). Adicionalmente, se evalúa el desempeño del contrast boosting en problemas de estimación de probabilidades condicionales y estimación de distribuciones condicionales, mediante experimentos controlados que consisten en simulaciones en las que se conoce el estado de la naturaleza. Finalmente, se estudia el algoritmo propuesto por Turnbull (1976) para estimar la función de distribución acumulativa empírica de una variable aleatoria real a partir de datos truncados y censurados, y se explica cómo este algoritmo permite utilizar contrast boosting para estimar distribuciones condicionales a partir de datos truncados y censurados. |
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Finalmente, se estudia el algoritmo propuesto por Turnbull (1976) para estimar la función de distribución acumulativa empírica de una variable aleatoria real a partir de datos truncados y censurados, y se explica cómo este algoritmo permite utilizar contrast boosting para estimar distribuciones condicionales a partir de datos truncados y censurados.Pregrado42 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesMatemáticasFacultad de CienciasDepartamento de Matemáticashttps://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Árboles de contraste y contrast boostingTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPEstadísticaEstimación no paramétricaClasificación binariaÁrboles de contrasteProbabilidadBoostingBootstrapMatemáticasBreiman, L., Friedman, J., Stone, C., y Olshen, R. (1984). Classification and Regression Trees. Taylor & Francis.Devroye, L., Györfi, L., y Lugosi, G. (1997). A Probabilistic Theory of Pattern Recognition. Stochastic Modelling and Applied Probability. Springer New York.Efron, B. y Tibshirani, R. (1994). An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability. Taylor & Francis.Friedman, J. y Narasimhan, B. (2023). conTree: Contrast Trees and Boosting. R package version 0.3-1.Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. The Annals of Statistics, 29(5):1189–1232.Friedman, J. H. (2020). Contrast trees and distribution boosting. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(35):21175–21184.Turnbull, B. W. (1976). The empirical distribution function with arbitrarily grouped, censored and truncated data. Journal of the Royal Statistical Society. 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