Análisis discriminante de Fisher

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Análisis discriminante aplicado a textos académicos: Biometría y Filosofía

Análisis discriminante aplicado a textos académicos: Biometría y Filosofía

Se realizó un análisis discriminante de Fisher para obtener una función lineal que permita clasificar los textos en estas dos poblaciones, definidas por el área científica a la que pertenecen, en base a la frecuencia de cada categoría gramatical en el texto. Para lograr variables con distribución Normal y matriz de variancias y covariancias común a los dos conjuntos de textos, supuestos requeridos para aplicar la técnica descripta, se recurre a una transformación de las variables. En este caso se trabajó con los logaritmos de las proporciones de cada categoría morfosintáctica, dado que fue la más adecuada para lograr el cumplimiento de estos supuestos:

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Predicción del rendimiento en el exámen de admisión a la UNALM [Universidad Nacional Agraria La Molina] utilizando las técnicas de análisis discriminante lineal y análisis discriminante con algoritmos genéticos

Predicción del rendimiento en el exámen de admisión a la UNALM [Universidad Nacional Agraria La Molina] utilizando las técnicas de análisis discriminante lineal y análisis discriminante con algoritmos genéticos

Se aplicó un remuestreo a las puntuaciones factoriales, generándose 20 muestras aleatorias a las que se les aplicó el Análisis Discriminante. Fue así como se obtuvo 20 funciones discriminantes lineales de Fisher generadas por el software estadístico SPSS. La población inicial se puede observar en el Cuadro N° 11 (Ver Anexo I.), las primeras 8 columnas corresponden al número de función y a los coeficientes de las funciones discriminantes. Las siguientes columnas muestran los errores de reclasificar el conjunto de datos con cada función discriminante; la columna 9, el error de clasificación general, las 10 y 11, el error de clasificación del grupo 1 (No ingresantes) y grupo 2 (Ingresantes), y la última columna el error promedio de clasificación de ambos grupos.

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Análisis discriminante: Un estudio de simulación

Análisis discriminante: Un estudio de simulación

Si además podemos asumir distribuciones normales en las poblaciones se obtienen dos reglas de clasificación, la regla de Fisher o regla lineal discriminante y la regla cuadrática. La regla de Fisher se obtiene en el caso en el que las matrices de covarianzas para cada población puedan considerarse iguales, y se obtiene mediante la determinación de una dirección discriminante, la cual separa de manera óptima los grupos. También llegamos al mismo resultado con la regla de Bayes sustituyendo los parámetros desconocidos por sus estimadores máximo verosímiles .

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Aplicación de análisis discriminante para evaluar el mejoramiento de los indicadores financieros en las empresas del sector alimento de Barranquilla-Colombia

Aplicación de análisis discriminante para evaluar el mejoramiento de los indicadores financieros en las empresas del sector alimento de Barranquilla-Colombia

En esta investigación se utilizó el análisis discriminante, el cual es una técnica de análisis multivariante que procura encontrar relaciones lineales entre las variables continuas que mejor discriminen en los grupos categóricos previamente definidos. Siendo el análisis discriminante una técnica estadística, que fue introducida por R.A. Fisher en 1936 en el primer tratamiento moderno de problemas separatorios, cuya finalidad es analizar si existen diferencias significativas entre grupos de objetos respecto a un conjunto de variables medidas sobre los mismos y en el caso de que existan explicar en qué sentido se dan y proporcionar procedimientos de clasificación sistemática de nuevas observaciones de origen desconocido en uno de los grupos analizados. La variable dependiente de clasificación es una variable no métrica, mientras que las variables independientes se supone que son métricas. Para el caso de esta investigación se analiza el comportamiento en dos periodos distintos de los indicadores financieros seleccionados para las empresas del sector alimento de Barranquilla [6-7]. De igual forma, los objetivos primarios del análisis discriminante son la descripción de las diferencias entre grupos y la predicción de pertinencia a los grupos [8-9]. El otro objetivo consiste en determinar una o más ecuaciones matemáticas, funciones discriminantes, que permitan la clasificación de nuevos casos a partir de la información que se tiene

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Análisis discriminante y comparativo usando métodos kernel para identificar el rendimiento escolar en estudiantes de octavo grado de la Institución Educativa Técnica occidente de la ciudad de Tuluá Valle del Cauca

Análisis discriminante y comparativo usando métodos kernel para identificar el rendimiento escolar en estudiantes de octavo grado de la Institución Educativa Técnica occidente de la ciudad de Tuluá Valle del Cauca

Para tratar y analizar este tema desde un aspecto numérico hemos recurrido a los fundamentos de la estadística inferencial actual 1 , en donde muchos de los métodos utilizados y que le dan veracidad a los estudios estadísticos son debidos a Ronald Aylmer Fisher y su metodología estadística tal como hoy la conocemos y vemos que la aplicación de estos métodos estadísticos a áreas tan diversas, nos lleva a la búsqueda de respuestas a interrogantes planteados por la ciencia y que impulsan el desarrollo de nuevos métodos estadísticos como el análisis discriminante, pero también se pretende identificar y utilizar otro método como comparativo para la clasificación como lo es el método kernel con el uso de sus fórmulas representativas de funciones y que tiene mucha utilidad en la estadística actual. Los métodos kernel 2 son una familia de algoritmos cuyo elemento común y pieza fundamental en todo es la función kernel, su utilidad en el análisis de datos reside en la representación de la información. Este tipo de métodos presentan la ventaja de que son aplicables a cualquier tipo de datos, además se pueden aplicar algoritmos lineales y obtener con ellos soluciones no lineales. Buscar e identificar un método de clasificación de individuos y variables del rendimiento escolar es una tarea ardua y el propósito de este estudio es ayudar en esta tarea.

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Métodos de clasificación no paramétrica

Métodos de clasificación no paramétrica

En este trabajo se plantea como objetivo la aplicación de una de estas técnicas multivaria- das de clasificación, el método basado en los k vecinos más cercanos, en un contexto don- de los métodos clásicos no son los más adecuados para el análisis derivado del problema médico expuesto por las características de las variables estudiadas.

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Analisisdiscriminante.pdf

Analisisdiscriminante.pdf

Hacer un análisis discriminante equivale a hacer un análisis de componente principales aplicado a los grupos corregidos por el factor de “””alfalanoves v -1 ””” , que lo que consigue es aplicar esfericidad a cada grupo para que el representante de cada grupo lo sea de forma correcta y no le afecte la dispersión del mismo.( en caso contrario el centroide de cada grupo no sería un representante adecuado, por eso aplicarles la corrección de esfericidad).

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TítuloAnálisis Cluster  Un ejemplo aplicado a la identificación de perfiles de consumidores

TítuloAnálisis Cluster Un ejemplo aplicado a la identificación de perfiles de consumidores

En este apartado voy a aplicar el análisis cluster a una situación real. Para ello me voy a basar en el artículo “El perfil del consumidor en el sector asegurador español” elaborado por Albarrán y De Pablos (2001) en la Revista de Investigación Operacional. En este artículo se busca conocer el comportamiento de los hogares españoles frente a decisiones sobre el mercado de seguros privados tales como la suscripción o no de una determinada póliza, el gasto efectuado en la misma, número de distintas pólizas contratadas, etc.; para ello se tienen en cuenta factores de tipo económico, sociológico, demográfico y psicológico, lo cual ayuda a definir un perfil del tipo de consumidor español de seguros. Los seguros que se estudian en este artículo son los siguientes: vida, salud, multirriesgo hogar, automóvil y otros (seguro de viaje, responsabilidad civil del cazador…) y las comunidades autónomas analizadas son: Andalucía, Castilla y León, País Vasco, Cataluña, Navarra, Madrid, Canarias y Baleares.

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REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD DEL ZULIA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES DIVISIÓN DE ESTUDIOS PARA GRADUADOS DOCTORADO EN CIENCIAS ECONÓMICAS

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD DEL ZULIA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES DIVISIÓN DE ESTUDIOS PARA GRADUADOS DOCTORADO EN CIENCIAS ECONÓMICAS

Después de la selección le calculó 22 índices financieros, de los más comunes, a cada una de las empresas. Es importante aclarar que, para las empresas que habían caído en quiebra, Altman utilizó los estados financieros un año antes de la quiebra. El objetivo perseguido, al realizar estos cálculos, era el de hallar y seleccionar una cantidad reducida de aquellos índices que mejor arrojaran información para distinguir entre una empresa en quiebra y otra que no lo estuviera, es decir una firma saludable financieramente. Entonces, como ya se mencionó, para realizar su selección utilizó la técnica estadística de análisis discriminante múltiple.

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Evaluación de los "ratings" de la deuda autonómica a través del análisis discriminante

Evaluación de los "ratings" de la deuda autonómica a través del análisis discriminante

El objetivo de este trabajo será analizar los determinantes de las evaluaciones cre- diticias (ratings) de deuda pública, en tanto en cuanto constituyen unos indicadores sintéticos de la solvencia financiera y la calidad crediticia de los gobiernos. En el apartado 2 se presentarán las principales condiciones teóricas de la disciplina de mer- cado, con especial atención al principio de transparencia. Asimismo, se comentarán algunos trabajos empíricos sobre el efecto de los ratings en el ámbito de las Comuni- dades Autónomas (CC.AA.). En el apartado 3 se propone un modelo para investigar las variables que determinan las calificaciones crediticias, utilizando para ello la téc- nica del análisis discriminante. Un último apartado cerrará el trabajo con las principa- les conclusiones.

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Análisis discriminante de datos utilizando técnicas de reducción de dimensionalidad

Análisis discriminante de datos utilizando técnicas de reducción de dimensionalidad

En la primera etapa de este trabajo ( Cap´ıtulo 4), se definen las t´ecnicas que se em- plearon para la extracci´on de caracter´ısticas, entre las que se encuentran: an´alisis de com- ponentes principales - PCA (secci´on 4.1), escalado multidimensional - MDS (secci´on4.2) y embedimiento estoc´astico de vecino - SNE (secci´on 4.3) y las variantes de cada uno. Luego, en el ( Cap´ıtulo 5), se definen los modelos b´asicos de clasificaci´on para realizar un an´alisis discriminante, entre los que se encuentran: an´alisis discriminante lineal y cuadr´atico - LDA y QDA (secciones 5.1 y5.2) y k-vecinos mas cercanos - KNN (secci´on 5.3). En el Cap´ıtu- lo 6, se presentan las bases de datos: rollo suizo - ROL (secci´on6.1), imaginaci´on Motora desde se˜ nales de de electroencefalograf´ıa - MIDB (secci´on6.2) y deserci´on estudiantil - DS (secci´on6.3). Adem´as, se explica el pre-procesamiento realizado en estas con el fin de poder aplicar metodolog´ıas de reducci´on de dimensi´on y clasificaci´on.

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Adaptación cultural, validez discriminante y análisis de confiabilidad del test de ira en la conducción en una muestra de conductores particulares residentes en Asunción

Adaptación cultural, validez discriminante y análisis de confiabilidad del test de ira en la conducción en una muestra de conductores particulares residentes en Asunción

Esta investigación tiene como objetivo principal la adaptación cultural, el análisis de la validez discriminante y de la confiabilidad de la Adaptación argentina de la Escala Abreviada de Ira en la Conducción (DAS). Se trata de un estudio instrumental, cuantitativo y transaccional. En primer lugar, se realizó la adaptación lingüística de los ítems, mediante el análisis de contenido y entrevistas a 15 conductores residentes en Asunción, Paraguay. Posteriormente, para determinar la capacidad discriminativa de la versión adaptada, se realizó una prueba piloto con una muestra de 15 conductores que refirieron conducir con tráfico y otras 15

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Validación de un Instrumento para evaluar Actitudes hacia la Igualdad de Género en Estudiantes Universitarios

Validación de un Instrumento para evaluar Actitudes hacia la Igualdad de Género en Estudiantes Universitarios

Para evaluar la validez de constructo se ha realizado un análisis factorial exploratorio por medio del estudio de componentes principales con rotación Varimax para la extracción de factores fundamentada en valores mayores que 1. Previo al proceso de factorización se ha calculado el índice de adecuación muestral KMO y el test de esfericidad de Bartlett para cada una de las dimensiones objeto de estudio (Tabla 5, ver en Anexos). Los resultados obtenidos con la medida KMO presentan valores superiores a 0,796 en los tres casos y, en forma global (0,854). Con la prueba de esfericidad de Bartlet se obtuvieron valores significativos (p < 0.000). Estos estadísticos permiten considerar que los valores son adecuados para el análisis factorial del test ASTIG.

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Prácticas de gestión y sostenibilidad en las empresas microfinancieras en Colombia: aplicación del análisis discriminante para clasificación de clientes de microcrédito de la Cooperativa Multiactiva de aporte y crédito solidarios

Prácticas de gestión y sostenibilidad en las empresas microfinancieras en Colombia: aplicación del análisis discriminante para clasificación de clientes de microcrédito de la Cooperativa Multiactiva de aporte y crédito solidarios

Debido a que el análisis discriminante es una técnica estadística que utiliza la información disponible en un conjunto de variables independientes para predecir el valor de una discreta o categórica, entonces utilizamos esta técnica con el fin de predecir en que grupo puede estar ubicado un cliente nuevo de nuestro portafolio de crédito, es decir, como nuestra variable dependiente es los días de mora por cliente, entonces los clientes pueden estar clasificados por esta variable de dos maneras, cero (0) o uno (1), donde en el grupo cero se van a ubicar los clientes que en base a los datos que debe suministrar el cliente a la hora de pedir el préstamo y aplicando el análisis discriminante tengan un poco probabilidad de caer en impago o en mora, mientras que en el grupo uno se ubicarán los clientes que en base a los datos suministrados como variables independientes para el modelo de análisis discriminante, este los clasifique como clientes con alta probabilidad de caer en mora o de impago.

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Desempeño financiero de las empresas minoristas de alimentos y bebidas en Barranquilla - Colombia

Desempeño financiero de las empresas minoristas de alimentos y bebidas en Barranquilla - Colombia

El análisis de indicadores financieros es una herramienta útil para la toma de decisiones (Giner, 1990; Baez y Puentes, 2018), así como fortalecer las acciones que generan impactos positivos (Rivera y Ruiz, 2011) e identificar las áreas que requieren tomar correctivos (Villegas y Dávalos, 2005; Capece, Cricelli, Di Pillo y Levialdi, 2010; Correa, Castaño y Mesa, 2010; 2011; Angulo y De la Espriella, 2012; Marr, 2012; Capece, Di Pillo y Levialdi, 2013; Morelos, Fontalvo y Vergara, 2013; Rivera y Padilla, 2013; Rivera-Godoy y Padilla-Ospina (2014); De la Hoz, Fontalvo y Morelos, 2014; Gutiérrez y Abad, 2014) y son considerados como claves para una adecuada administración (Sagbini y Bolívar, 2007).

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Data base linear separability analysis

Data base linear separability analysis

El análisis discriminante lineal siempre proporcionará una función de separabilidad lineal, cuantificando al mismo tiempo la calidad de la función de discriminación a través del valor propio, la proporción de varianza explicada, el coeficiente de correlación canónica y el cálculo de los datos mal y bien clasificados. Además, la función discriminante permite determinar la pertenencia de una nueva observación a alguno de los grupos que ella está separando.

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Las hipótesis de Fisher en Latinoamérica: un análisis de cointegración

Las hipótesis de Fisher en Latinoamérica: un análisis de cointegración

Los estudios que han tratado de validar las hipótesis de Fisher en su versión internacional y la integración de los mercados tampoco ofrecen evi- dencia concluyente. Si bien los primeros estudios que analizaron la hipótesis de Fisher sugerían su validez, los estudios contemporáneos no suelen hacerlo, pues suelen argumentar que la existencia de primas de riesgo cambiario son incompatibles con dicha hipótesis (Eiteman, Stonehill y Moffett, 2013), o bien, que los riesgos cambiarios y los costos de transacción internacionales restringen su validación (Hatemi-J, 2009). Por estas razones, los estudios que favorecen las hipótesis menciona- das aceptan que pueden existir grandes desviacio- nes con respecto a la relación de Fisher postulada. En la literatura hay varios argumentos que sugieren que las hipótesis de Fisher se cumplen par- cialmente debido a cambios estructurales. Quienes defienden esta posición suelen argumentar que los cambios estructurales pueden inducir inestabilidad en las relaciones postuladas (Hatemi-J, 2009). Más aun, suelen argumentar que dichos cambios inducen cambios tecnológicos y en las preferencias, que son los que determinan, en última instancia, las tasas de interés nominales de largo plazo. Los cambios estructurales se suelen atribuir a cam- bios en las preferencias y en las conductas de los agentes, a desarrollos tecnológicos, a cambios en las políticas e instituciones y a la erupción de crisis económicas y financieras.

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Aplicación del análisis discriminante con SPSS

Aplicación del análisis discriminante con SPSS

Debido a la necesidad de tener un trabajo en el cual consultemos con toda seguridad el como llevar a cabo una correcta aplicacion del Analisis Discriminante y ademas saber que muchos estudiantes estan limitados a la exploration de esta tecnica surge la inquietud de realizar un documento de tal forma que la lectura de este trabajo aportara al lector nociones y conocimientos necesarios para la aplicacion de la tecnica a traves del uso del paquete estadistico SPSS, y la interpretation de resultados.

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Ambiente Avanzado para Clasificación Estadística Supervisada de Imágenes Satelitales

Ambiente Avanzado para Clasificación Estadística Supervisada de Imágenes Satelitales

La zona de estudio posee un relieve de sierra con caída abrupta al oeste y más suave al este. El interés está en identicar el tipo de roca presente en la zona, lo cual es una tarea difícil por la estructura espacial de las mismas, ya que se encuentran muy mezcladas. Determinar el tipo de roca permite deducir los minerales que se encuentran en la región. La dimensión espectral de la imagen ASTER es de 14 bandas, altamente correlacionadas y con valores de radiancia simi- lares, por lo que presenta información redundante. Ésto motivó a generar imágenes con menor dimensión espectral para analizar si al reducir la dimensión se obtienen resultados similares en la clasicación. Los análisis se llevaron adelante con Códigos implementados en el Software R, R Core Team (2017) (se incluyen en el Anexo B). En primer lugar se muestran los resultados para la Subimagen 1 con las 14 bandas espectrales (completa), con tres y cuatro bandas. Luego se muestran los resultados para la Subimagen 2 , en todas las situaciones. Finalmente, están los resultados para la Subimagen 3 .

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3 Análisis y Discusión de Los resultados

3 Análisis y Discusión de Los resultados

El AD es una técnica multivariada que permite clasificar objetos o individuos en uno de entre varios grupos definidos previamente a partir de un conjunto de variables independientes, (Díaz 2012). Esta técnica puede abordarse desde dos puntos de vista: con fines descriptivos (clasificar) o predictivos (para observaciones futuras). Fontalvo et al (2015) estudiaron los factores más relevantes en la deserción estudiantil en programas de ingeniería industrial, uno de los métodos empleados fue AD; Sánchez y Brenes (2003), lo aplicaron para clasificar trayectoria (desertores, matriculados y graduados) de los estudiantes a partir de funciones discriminantes, con las variables calificaciones, puntajes de admisión, créditos aprobados, asignaturas básicas en el primer semestre e indicadores socioeconómicos. Lamos y Giraldo (2011) la emplearon para modelar el análisis del desempeño académico.

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