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]
| dc.centro | E.T.S.I. Industrial | es_ES |
| dc.contributor.author | Pino-Díaz, José | |
| dc.contributor.author | Minguillón Campos, Jesús | |
| dc.date.accessioned | 2016-04-01T11:42:08Z | |
| dc.date.available | 2016-04-01T11:42:08Z | |
| dc.date.created | 2016 | |
| dc.date.issued | 2016-04-01 | |
| dc.departamento | Economía y Administración de Empresas | |
| dc.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. | es_ES |
| dc.description.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. | es_ES |
| dc.grupo | iArtHis_Lab | |
| dc.grupo | Techné Ingeniería del conocimiento y del producto | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10630/11102 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.relation.ispartof | Fiabilidad Industrial | es_ES |
| dc.rights | by-nc-sa | * |
| dc.rights.accessRights | open access | es_ES |
| dc.subject | Minería de datos | es_ES |
| dc.subject.other | Data Mining | es_ES |
| dc.subject.other | Text Mining | es_ES |
| dc.subject.other | Translational Research | es_ES |
| dc.subject.other | Personalized Medicine | es_ES |
| dc.subject.other | Correspondence Analysis | es_ES |
| dc.subject.other | Hierarchical Clustering | es_ES |
| dc.subject.other | R Text Mining Solution | es_ES |
| dc.subject.other | R.TeMiS | es_ES |
| dc.title | 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] | es_ES |
| dc.type | learning object | es_ES |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isAuthorOfPublication | 3e47a2ee-27a2-4314-9cd8-e6379a932d44 | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 3e47a2ee-27a2-4314-9cd8-e6379a932d44 |
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