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] - Pino-Díaz, José; Minguillón Campos, Jesús (My University, 2016)
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.
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.
Keywords: Minería de datos; Data Mining; Text Mining; Translational Research; Personalized Medicine; Correspondence Analysis; Hierarchical Clustering; R Text Mining Solution; R.TeMiS