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Título : Análisis y programación de la cuasi-implicacion de Gras entre variables
Autor : Ilbay Chavez, Bryan Francisco
Director(es): Pazmiño Maji, Rubén Antonio
Tribunal (Tesis): Congacha Aushay, Jorge Washington
Palabras claves : MATEMÁTICA;ANÁLISIS ESTADÍSTICO;CUASI IMPLICACIÓN;ROGRAMACIÓN;MATLAB;DATOS BINARIOS;DIDÁCTICA
Fecha de publicación : 14-abr-2023
Editorial : Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Citación : Ilbay Chavez, Bryan Francisco. (2023). Análisis y programación de la cuasi-implicacion de Gras entre variables. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba
Identificador : UDCTFC;76T00065
Abstract : El objetivo de esta investigación es realizar un análisis y programación de la Cuasi-implicación de Régis Gras en el software Matlab. La Cuasi-Implicación fue creado por Régis Gras y es uno de los procesos usados en el Análisis Estadístico Implicativo. La Cuasi-implicación nos permite determinar relaciones de causa y efecto (con un número pequeño de exepciones). La aplicación del análisis jerárquico de similitudes, busca construir particiones cada vez mas finas, en el conjunto de variables, construidas de forma ascendente en un árbol cohesivo, mediante el criterio de similitud entre las mismas. La técnica de clustering es usada para explorar dentro de un conjunto de datos y agruparlos en cluster o grupos más pequeños y que tengan objetos o individuos con características similares. El concepto central del clustering y en el que se basa todo es la llamada similaridad entre los objetos que se están agrupando. Esta investigación es de tipo cuantitativo ya que para realizar la programación primero se hizo una análisis de la formulación matemática de la Cuasi-implicación de Régis Gras, luego se procedió ha hacer la programación la cual dio paso al análisis de las 383 bases aleatorias de datos binarios, en la salida del programa se presentan las matrices de similaridad y sus diferentes niveles, también muestra los nodos significativos.. El trabajo tiene un tipo de diseño pre-experimental pues ya existe una programación hecha tanto en en software CHIC y software R-Chic, en las cuales nos basamos para crear y comparar la programación Mchic. Como resultados se obtuvo una similaridad mayor al 90%, es decir que la programación que se elaboró en Matlab (Mchic) puede ser una herramienta favorable con la cual pueda trabajar el ASI, por otro lado, los usuarios que estén familiarizados con Matlab pueden usar Mchic sin problema alguno.
Resumen : The aim of this research is to perform an analysis and programming of Régis Gras’ Quasi-implication in Matlab software. Quasi - implication was created by Régis Gras and is one of the processes used in Implicative Statistical Analysis. Quasi-implication allows us to determine cause and effect relationships (with a small number of exceptions). The application of hierarchical similarity analysis seeks to construct increasingly finer partitions in the set of variables, built upwards in a cohesive tree, by means of similarity criteria between them. The clustering technique is used to explore inside a data set and group it into clusters or smaller groups that have similar targets or individuals with similar characteristics. The central concept of clustering and what it is all based on is the so-called similarity between the objects that are being grouped. This research is of quantitative type since to carry out the programming first an analysis of the mathematical formulation of the quasi-implication of Régis Gras was made, then we proceeded to make the programming which gave way to the analysis of the 383 random bases of binary data, in the output of the program the similarity matrices and their different levels are presented, it also shows the significant nodes. The work has a type of pre-experimental design because there is already a programming done in both CHIC and R-Chic software, on which we based ourselves to create and compare the Mchic programming. As results we obtained a similarity greater than 90%, that is to say that the programming that was elaborated in Matlab (Mchic) can be a favorable tool with which the user can work, on the other hand, the users who are familiar with Matlab can use Mchic without any problem.
URI : http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19834
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