Métodos clásicos de clasificación : comparación y aplicación

• Autores: Godoy, Facundo Eduardo
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: González Montoro, Aldana María
• Materia: Análisis discriminante lineal; Análisis discriminante cuadrático; Regresión logística; K vecinos más próximos; Aprendizaje automático; Seguimiento de contactos; Estudio de simulación; Multivariate analysis; Generalized linear models
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Tesis (Lic. en Matemática)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2021.
Fil: Godoy, Facundo Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Los problemas de clasificación o discriminación son aquellos en los que se dispone de un conjunto de elementos que provienen de dos o más poblaciones conocidas y para cada uno se ha observado una serie de variables explicativas o predictoras. Se desea clasificar un nuevo elemento en alguna de esas poblaciones utilizando los valores, conocidos, de las variables explicativas. Actualmente, los métodos de clasificación son muy estudiados y utilizados en Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos pero aparecen en estadística desde los años 30. En este trabajo se estudió el marco teórico de los métodos clásicos de clasificación: Análisis Discriminante Lineal, Análisis Discriminante Cuadrático, Regresión logística y k - vecinos más próximos. Luego, se ideó y llevó a cabo un estudio de simulación para compararlos en distintos escenarios. Por último, se aplicaron y compararon los métodos utilizando un conjunto de datos reales en el contexto la utilización de señales Bluetooth para la trazabilidad de contactos estrechos.
Classification or discrimination problems are a set of elements that come from two or more known populations, and for each one a series of explanatory or predictable variables has been observed. The aim is to classify a new element in any of these populations using the known values of the explanatory variables. Currently, classification methods are widely studied and used in Machine Learning and Data Science; however, they have appeared in statistics since the 30s. In this research, the theoretical framework of the classic classification methods was studied: Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis, Logistic regression and k - nearest neighbors. Afterwards, a simulation study was devised and carried out to compare them in different scenarios. Lastly, these methods were applied and compared using a set of real data in the context of the use of Bluetooth signals for traceability of close contacts.
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Fil: Godoy, Facundo Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.