Métodos para el análisis de datos imprecisos: lógica difusa y r-shiny

Autores
Césari, Matilde Inés; Pérez, Santiago Cristóbal
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El análisis de datos imprecisos es un desafío común en diversas áreas de investigación y aplicación práctica. Las observaciones imprecisas pueden surgir debido a limitaciones en las herramientas de medición y la naturaleza del fenómeno estudiado. La lógica difusa proporciona un marco flexible y realista para tratar con esta imprecisión. Este artículo explora el uso de la lógica difusa en el análisis multivariado de datos imprecisos, utilizando aplicaciones Shiny de R para mejorar la calidad y fiabilidad de los análisis. La metodología propuesta incluye la codificación y estandarización de datos, la definición de variables lingüísticas difusas y el uso de métodos multivariados para el análisis de datos borrosos.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Lógica difusa
Datos imprecisos
Análisis multivariado
Lenguaje R
Ciencia de datos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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