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dc.contributor.advisorRosas Villena, Fernando René
dc.contributor.authorVivanco Huaytara, Fredy
dc.date.accessioned2018-11-27T16:12:30Z
dc.date.available2018-11-27T16:12:30Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.otherU10.V58-T BAN UNALM
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3705
dc.descriptionUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informáticaes_PE
dc.description.abstractEl objetivo general de la investigación es la identificación entre las técnicas del Análisis Discriminante Lineal de Fisher y Máquina de Soporte Vectorial la que presenta mejores indicadores de clasificación del rendimiento de los postulantes en la prueba de admisión 2015-II en la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM). Ambas técnicas estadísticas se aplicaron en dos oportunidades, en la primera se evaluó el resultado en la prueba admisión de la UNALM de los postulantes que no se prepararon en el CEP-UNALM y que ingresaron o no a la universidad (aplicación 1) y en la segunda se evaluó resultado en la prueba admisión de la UNALM de los postulantes que si se prepararon en el CEP-UNALM y que ingresaron o no a la universidad (aplicación 2). Los resultados muestran que la técnica Máquina de Soporte Vectorial presenta mejores indicadores de clasificación que el Análisis Discriminante Lineal de Fisher.es_PE
dc.description.abstractThe aim of this research is the identification between the techniques of Fisher's Linear Discriminant Analysis and Vector Support Machine which presents better indicators of classification performance from the applicants in the admission test 2015-II Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM). Both statistical techniques were applied on two occasions; the first one evaluated the results of the UNALM admission test for applicants who were not prepared at CEP-UNALM and who entered university (application 1) and at the university. Second, the results were evaluated in the UNALM admission test of the applicants, if they were prepared in the CEP-UNALM and who entered university or not (application 2). The results show that the Vector Support Machine technique presents better classification indicators than the Fisher Linear Discriminant Analysisen_US
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNALMes_PE
dc.subjectUniversidadeses_PE
dc.subjectInstituciones de educaciónes_PE
dc.subjectServicioses_PE
dc.subjectAnálisis discriminantees_PE
dc.subjectMétodos estadísticoses_PE
dc.subjectPerúes_PE
dc.subjectPostulanteses_PE
dc.subjectAcademias preuniversitariases_PE
dc.subjectClasificación de rendimientoes_PE
dc.subjectPrueba de admisiónes_PE
dc.subjectAnálisis discriminante lineales_PE
dc.subjectMáquina de soporte vectoriales_PE
dc.titleClasificación de resultados en la prueba de admisión de la UNALM utilizando análisis discriminante lineal de Fisher y Máquina de Soporte Vectoriales_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
thesis.degree.disciplineEstadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificaciónes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadístico e Informáticoes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00es_PE


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