Aplicación de la técnica de Regresión Lineal Simple a la relación Contribution – Quality en el análisis de correspondencias en data mining con R.TeMiS [R Text Mining Solution]

Loading...
Thumbnail Image

Identifiers

Publication date

Reading date

Collaborators

Advisors

Tutors

Editors

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Metrics

Google Scholar

Share

Research Projects

Organizational Units

Journal Issue

Abstract

El presente trabajo tiene por finalidad aplicar la técnica de Regresión Lineal Simple (RLS) a los resultados del análisis factorial de correspondencias realizado a los términos y clusters resultantes de la clasificación de los temas de investigación en Investigación traslacional y Medicina personalizada. Se pretende estudiar la dependencia lineal de dos de los parámetros obtenidos en el análisis textual, Contribution y Quality. Para el análisis de correspondencias se han empleado técnicas de análisis de datos textuales y de estadística lexical con un corpus documental extraído de SCOPUS, base de datos internacional y multidisplinar. Los documentos del corpus proceden de una búsqueda sobre Investigación traslacional y Medicina personalizada empleando la ecuación de búsqueda ["translational research" and "personalized medicine"], realizada el 16 de diciembre de 2015.

Description

Un estudio de caso: Regresión Lineal Simple aplicada al resultado del análisis factorial de correspondencias de los temas de investigación en Translational research y Personalized medicine según SCOPUS.

Bibliographic citation

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced by