PDF superior Identificación y selección de datos

Identificación y selección de datos

Identificación y selección de datos

Su objetivo es ofrecer al equipo de salud de primer nivel de atención una herramien- ta sencilla para realizar el diagnóstico específico y diferencial, así como establecer el tratamiento[r]

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Metodología de selección de herramientas de explotacion de datos

Metodología de selección de herramientas de explotacion de datos

La importancia del impacto de una herramienta de explotación de datos en la organización y la inversión que la misma debe hacer en términos económicos, hacen que el proceso de selección de la herramienta sea un tema crítico. Se debe tener en cuenta también que no es una tarea que se haga frecuentemente y que se espera un determinado retorno de la inversión. La metodología que se propone en este trabajo apunta a organizar el proceso de selección de una herramienta para que la organización pueda escoger la que mejor se adapte a sus requisitos basándose no solo en cuestiones económicas, sino también en las necesidades propias del negocio. A la fecha se ha trabajado en abordajes metodológicos para: selección de ciclos de vida [Rossi, 2001], selección de actividades para el mapa de actividades en un proyecto de software [Diez et al, 2003], selección de herramientas de desarrollo de sistemas expertos [García-Martínez y Britos, 2004], selección de herramientas ERP [Chiesa, 2004], pero esta ausente el abordaje de metodologías que contribuyan a la selección de herramientas de explotación de datos. La existencia de proveedores diversos y herramientas de uso libre que permiten realizar la tarea sin contar con un método objetivo de selección de herramientas puede conllevar la adquisición de una herramienta inadecuada, lo cual trae como consecuencias: (a) perdida de tiempo y dinero a la organización y (b) el incremento del riesgo de no cumplir con los objetivos de negocio establecido.
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Minería de datos para la identificación de similitud en la información de pacientes

Minería de datos para la identificación de similitud en la información de pacientes

"Yo Jimbo Celi Roger Israel declaro ser autor (a) del presente trabajo de titulación: Minería de datos para la identificación de similitud en la información de pacientes, de la Titulación Sistemas Informáticos y Computación, siendo Ruth María Reátegui Rojas director (a) del presente trabajo; y eximo expresamente a la Universidad Técnica Particular de Loja y a sus representantes legales de posibles reclamos o acciones legales. Además certifico que las ideas, conceptos, procedimientos y resultados vertidos en el presente trabajo investigativo, son de mi exclusiva responsabilidad.
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Algoritmo de selección de rasgos en fuentes de datos distribuidas

Algoritmo de selección de rasgos en fuentes de datos distribuidas

Esta validación se hizo comparando el algoritmo ACO-RST-IT-FSP con modelos existentes en la bibliografía. Los resultados de los algoritmos con los que se compara son tomados de la tesis de doctorado (Gómez Díaz, 2011). El criterio de comparación elegido fue la cardinalidad del reducto más corto. Las bases de casos elegidas para realizar la comparación entre algoritmos en contexto local fueron Breast-Cancer-Wisconsin, HeartJen, LedJen, Dermatology y Lung-Cancer. La razón de esta elección se debe a la cantidad de atributos que presentan; las dos primeras contienen 8 y 13 atributos predictivos respectivamente, lo que las sitúa en la escala pequeña de un problema de selección de rasgos, la tercera contiene 24 atributos y la cuarta tiene 34 para elegir, lo que las sitúa en la escala mediana, y por último Lung-Cancer posee 56 atributos, sobrepasando el límite de 49, por lo que pertenece a la escala grande. Con esta selección puede analizarse el efecto que tiene la cantidad de rasgos en la calidad de las soluciones obtenidas por cada método, pues la cantidad de rasgos presentes en los datos determina el tamaño del espacio de búsqueda sobre el que deben trabajar los algoritmos. En el presente análisis se mostrarán los resultados para tres de los conjuntos seleccionados, uno de cada clasificación. Los resultados de los restantes conjuntos de datos pueden encontrarse en el Anexo 3 Comparaciones entre varios algoritmos en contexto local.
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Selección de híbridos simples e identificación de líneas parentales de maíz genéticamente superiores, con base en índices de selección

Selección de híbridos simples e identificación de líneas parentales de maíz genéticamente superiores, con base en índices de selección

Una de las alternativas para mejorar la producción de maíz y satisfacer la demanda del consumo de este cereal es el mejoramiento genético para la formación de variedades mejoradas e híbridos sobresalientes. Para identificar genotipos superiores se emplean herramientas estadísticas; el índice de selección destaca por su ayuda en la identificación de materiales genéticamente superiores a través de la selección simultanea de múltiples características en un solo individuo para hacer más factible el éxito de la selección (Yáñez, 2018). Para construir un índice de selección eficiente es importante apoyarse en los resultados de un análisis de componentes principales y el grafico de dispersión que permite observar la importancia de cada variable en la explicación de la variación así como la correlación entre las características estudiadas y por lo tanto permite elegir aquellas de mayor importancia sin omitir o redundar información importante.
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Tema 1  Fundamentos sobre la selección de datos

Tema 1 Fundamentos sobre la selección de datos

6. Se nos abrirá la ventana del seleccionador de datos, donde podríamos seleccionar ver sólo los datos de tasa de paro de hombres o de mujeres e, incluso, por tramos de edad. En nuestro ejemplo, como únicamente queremos el dato total para 'graficar' una evolución durante el año 2015, dejaremos la opción de Sexo en Ambos sexos, la de Edad en Total y en la de Periodo, pulsaremos en 2015T3 (tercer trimestre de 2015) y, con la tecla mayúscula (SHIFT) del teclado pulsada, 'clickearemos' en 2015T1, para así seleccionar todos los datos de 2015. Después, pulsaremos en Consultar selección.
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Contribución al estudio de selección de parámetros para identificación de estrés en la voz

Contribución al estudio de selección de parámetros para identificación de estrés en la voz

Otro conocido clasificador son las redes neuronales artificiales, las cuales son ampliamente utilizadas para reconocimiento de patrones. Existen varios tipos cono- cidos: redes perceptr´ on multicapa (MLP), redes con funciones de base radial (RBF), redes neuronales recurrentes (RNN), etc... Las primeras son las m´as utilizadas para la detecci´on de emociones. Las redes neuronales poseen un mejor rendimiento que GMM y HMM cuando el n´ umero de muestras de entrenamiento es relativamen- te peque˜ no [20]. Tal y como recopila Hasrul en su trabajo [73], Nicholson utiliza caracter´ısticas pros´odicas como la intensidad y el tono fundamental, adem´as de ca- racter´ısticas fon´eticas, tales como 12 par´ametros LPC y par´ametros delta LPC [132]. La tasa m´axima de clasificaci´on no superaba el 50 % para las emociones de alegr´ıa, miedo, tristeza, disgusto, enfado, sorpresa y neutro. Yamada [203] implementa un modelo de emoci´on para la comunicaci´on de datos sobre la personalidad del in- dividuo. El modelo adecua las conversaciones entre los usuarios por aprendizaje autom´atico. La tasa de reconocimiento cuando se le presentaban datos usados en el entrenamiento era del 100 %, y descend´ıa al 70 % para datos desconocidos. Por otro lado, Petrushin [140] ha desarrollado un reconocedor autom´atico de emociones con una tasa de acierto m´axima de 77 % para dos ´ unicos estados, agitaci´on y calma.
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Función para la obtención de datos de identificación desde el MATLAB

Función para la obtención de datos de identificación desde el MATLAB

Finalmente, MySQL es el DBMS más popular a nivel mundial, pues es adoptado mayoritariamente en cuantiosas industrias. Es conocido por su confiabilidad, su fácil uso, flexibilidad, desempeño, y que es un software libre. Conjuntamente, la comunidad que usa MySQL es muy activa, por lo que contar con ayuda y guía es muy efectivo. Es importante destacar que dicho DBMS es soportado por MATLAB y puede establecerse una conexión con él, a través del Toolbox de base de datos de MATLAB. De esta forma, el gestor de base de datos MySQL es considerado el más apropiado para cumplir los objetivos de la investigación.
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Material de base selecto. Proceso de selección y base de datos

Material de base selecto. Proceso de selección y base de datos

La selección de rodales y masas selectas (Material de Base Selecto) es un mecanismo para asegurar unas características mínimas de calidad del material forestal de reproduc[r]

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DATOS DE IDENTIFICACIÓN DEL PLANTEL

DATOS DE IDENTIFICACIÓN DEL PLANTEL

Escriba por sexo el total de personal docentes más directivo con grupo que atiende el bachillerato general, bachillerato tecnológico y niveles equivalentes de la modalida[r]

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Aislamiento y selección de cepas de aspergillus e identificación de las enzimas que producen

Aislamiento y selección de cepas de aspergillus e identificación de las enzimas que producen

Las cepas seleccionadas FP-80, FP-250, Aspergillus flavipes FP-500, Aspergillus niger N 402 y Aspergillus flavus CECT 2687 fueron inoculadas de acuerdo a las condiciones de crecimiento m[r]

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Identificación, selección e implementación de nuevos métodos para la biosíntesis de ironas

Identificación, selección e implementación de nuevos métodos para la biosíntesis de ironas

Para producir ironas a partir de estos precursores, es necesario transformar un hospedero con los genes para la expresión de las enzimas restantes de la vía original Figura 4 y Figura 5 [r]

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Programa para obtención y procesamiento de datos de identificación desde el MatLab

Programa para obtención y procesamiento de datos de identificación desde el MatLab

26 particionada de manera que cada procesador remoto tenga los datos necesarios sobre los clientes para servir a su área local. Los cambios en los archivos pueden ser justificados en la base de datos central sobre las bases de lotes, en general por la noche. Otra estrategia también requiere de la actualización de la base central de datos en hojas no laborables. Aun otra posibilidad (una que se emplea en bases de datos grandes) es mantener solo un índice central de nombres y almacenar localmente los registros completos. Los procesamientos distribuidos y las bases de datos distribuidas tienen como beneficios e inconvenientes. Los sistemas distribuidos reducen la vulnerabilidad de un lugar único central y voluminoso. Permiten incremento en la potencia de los sistemas al adquirir mini computadoras que son más pequeñas y baratas. Finalmente incrementan el servicio y la posibilidad de respuesta de los usuarios locales. Los sistemas distribuidos, sin embargo, dependen de la alta calidad de las líneas de telecomunicaciones , las cuales a su vez son vulnerables. Además, las bases de datos locales pueden algunas veces alejarse de las normas y las definiciones de los datos centrales y hacen surgir problemas de seguridad al distribuir ampliamente el acceso a datos de alta sensibilidad.
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ANÁLISIS DE DATOS, MODELOS PARA LA PREDICCIÓN Y SELECCIÓN DE ATRIBUTOS, APLICADOS A LOS DATOS DE E-RESTÓ

ANÁLISIS DE DATOS, MODELOS PARA LA PREDICCIÓN Y SELECCIÓN DE ATRIBUTOS, APLICADOS A LOS DATOS DE E-RESTÓ

Varios autores han escrito libros sobre como dibujar buenos gráficos de estadísticas, el más conocido es el trabajo de Edward Tufte. Sus libros 4 incluyen excelentes ejem- plos (y algunos terribles) y describen importantes principios de cómo dibujar buenos gráficos. Tufte critica la decoración inadecuada y la tergiversación de los datos, pero su consejo se limita a representar correctamente los datos. Los libros de Cleveland son igualmente valiosos. Y así debe ser. Los estadísticos deben concentrarse en obtener la información estadística básica correcta, y los diseñadores pueden ser consultados para producir una versión final pulida [5].
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http://www.boe.es/boe/dias/1999/12/14/pdfs/A43088-43099.pdf

http://www.boe.es/boe/dias/1999/12/14/pdfs/A43088-43099.pdf

«Las entidades aseguradoras podrán establecer ficheros comunes que contengan datos de carácter personal para la liquidación de siniestros y la cola- boración estadístico actuarial con la finalidad de permitir la tarificación y selección de riesgos y la elaboración de estudios de técnica aseguradora. La cesión de datos a los citados ficheros no reque- rirá el consentimiento previo del afectado, pero sí la comunicación al mismo de la posible cesión de sus datos personales a ficheros comunes para los fines señalados con expresa indicación del respon- sable para que se puedan ejercitar los derechos de acceso, rectificación y cancelación previstos en la ley.
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Toma de decisiones.pdf

Toma de decisiones.pdf

Identificación problema Identificación criterios de decisión Ponderación criterios de decisión Desarrollo de alternativas Análisis y evaluación de alternativas Selección de [r]

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Mediciones no invasivas basadas en espectroscopía en MIR y NIR de glucosa

Mediciones no invasivas basadas en espectroscopía en MIR y NIR de glucosa

La  selección  o  identificación  de  las  regiones  del  espectro  infrarrojo  se  realizó  mediante  técnicas  de  selección    que  ponderan  cada  longitud de onda de acuerdo a su relación con la  concentración  del  analito  utilizando  dos  métricas  diferentes:  el  factor  de  mérito,  y  la  información  mutua.  Estas  técnicas    brindan  información  acerca  de  la  potencial  utilidad  de  cada  una  de  las  longitudes  de  onda  en  la  predicción  de  la  molécula,  por  lo  que  permitieron  realizar  la  selección  de  las  longitudes  de  onda  a  utilizar  en  los  modelos  de  regresión de tres formas diferentes.. 
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Documentación del sistema de gestión ambiental basado en la NTC – ISO 14001:2004 para la empresa Eticolor S A

Documentación del sistema de gestión ambiental basado en la NTC – ISO 14001:2004 para la empresa Eticolor S A

• Selección de los objetivos y metas • Identificación y designación de responsabilidades 6.6 Documentación La documentación recopilo las necesidades de la organización para construir el [r]

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Orientaciones para la Restauración de Ecosistemas Forestales y Otros Ecosistemas de Vegetación Silvestre

Orientaciones para la Restauración de Ecosistemas Forestales y Otros Ecosistemas de Vegetación Silvestre

Mapeo e Identificación de Áreas, Ecosistemas o Paisajes Degradados Diagnóstico de la Degradación y Selección de la Opción de Restauración Identificación del Ecosistema de Referencia Conc[r]

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Propuesta de una política de indización para la colección temática de Historia de Cuba : una aplicación para la biblioteca universitaria del ISMMM

Propuesta de una política de indización para la colección temática de Historia de Cuba : una aplicación para la biblioteca universitaria del ISMMM

En la identificación y selección de los conceptos principales del contenido se identifican los elementos esenciales de la materia del documento. Las instituciones que patrocinan la realización del índice deben establecer los factores que se consideren importantes en el campo temático cubierto por el índice. No necesariamente se utilizan todos los conceptos identificados al examinar el documento, sino que estos están en dependencia de la finalidad con que se van a utilizar los términos de indización. Deben estar presentes la exhaustividad y la especificidad; se deben identificar los conceptos que tienen mayor valor potencial para los usuarios; la cobertura de la indización no debe interpretarse de una forma demasiado estricta; el principal criterio de selección de conceptos debe ser su valor potencial como elemento de expresión del tema del documento para su recuperación.
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