| Revista: | Investigación operacional |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000378825 |
| ISSN: | 0257-4306 |
| Autores: | Montano Rivas, Aurora1 |
| Instituciones: | 1Universidad Veracruzana, Facultad de Estadística e Informática, Jalapa, Veracruz. México |
| Año: | 2008 |
| Volumen: | 29 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 108-116 |
| País: | Cuba |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Se propone el uso combinado de algoritmos genéticos con análisis discriminante de Fisher o análisis de regresión logística con la finalidad de encontrar una o varias funciones de clasificación “óptimas”. Con el objetivo de mostrar el funcionamiento de la propuesta, la misma fue utilizada con una muestra de entrenamiento. Se fijó un valor para el error de mala discriminación como valor de tolerancia permisible en un programa escrito en S-Plus. A una muestra de n modelos, generados mediante un mecanismo de remuestreo, se les aplicó un algoritmo genético que produjo nuevos modelos para discriminar. Estos modelos fueron evaluados y mostraron un error de mala clasificación menor que el que mostró el análisis discriminante de Fisher |
| Resumen en inglés | The combined use of genetic algorithms with Fisher’s Discrimi nant Function and Logistic Regre ssion is proposed, the goal is to find one or several classificati on functions. The proposed method was used with a training sample. A value for the discriminat ion error is fixed as a critical permissible value in an S-Plus coded. It was applied a genetic algorithm to a sample of n models which w ere generated using resampling method, then yiel ding new discriminating models. This news models results in less discrimation error than Fisher’s Discriminant Function |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Algoritmos genéticos, Regresión logística, Análisis discriminante |
| Keyword: | Mathematics, Applied mathematics, Genetic algorithms, Logistic regression, Discriminant analysis |
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