Paquete estadístico para análisis de regresión

dc.contributor.advisorCasas Cardoso, Gladys María
dc.contributor.authorHerrera Pallares, Sandro
dc.coverage.spatial1000003en_US
dc.date.accessioned2016-07-11T21:08:06Z
dc.date.available2016-07-11T21:08:06Z
dc.date.issued2012-07-03
dc.description.abstractEsta tesis resume los conceptos fundamentales del análisis de regresión. Se muestra una descripción detallada de los algoritmos "paso a paso", "introducir todas las variables" y "mejores subconjuntos". Se explican cuidadosamente los supuestos de los modelos matemáticos. Se presentan varias pruebas de hipótesis para demostrar la normalidad de los residuos y la homogeneidad de sus varianzas. Se presentan los aspectos principales del análisis, diseño e implementación del software “Linear Regression Package 1.0”. Además se elaboró un manual de usuario. Se presentan dos aplicaciones con datos reales. En la primera se encuentran varios modelos para resolver un problema de quimioinformática utilizando los métodos “paso a paso” y “mejores subconjuntos”. En la segunda aplicación se resuelve un problema de Ingeniería Civil. Se obtienen modelos para predecir la fortaleza del hormigón. El primer modelo usa las variables originales, mientras que el segundo usa sus interacciones. En todos los casos se probó el cumplimiento de los supuestos. Todos los cálculos se realizaron con ayuda del software elaborado.en_US
dc.description.abstractThis thesis shows the fundamental concepts of regression analysis. The full description of the algorithms “stepwise”, “enter” and “best subsets” are provided. The assumptions of the mathematical models are carefully explained. Several hypothesis tests to prove the normality of the residuals and the homogeneity of their variances are explained. The main aspects of the analysis, design and implementation of software "Linear Regression Package1.0" are provided. Also a user manual was developed. Two different applications with real data are presented. In the first there are calculated several models to solve a cheminformatics problem using stepwise method and best subsets method. The second application solves a problem of Civil Engineering. Models to predict the strength of concrete are presented. The first model uses the original variables, while the second one uses their interactions. The required assumptions of the equations are proved in all cases. All calculations were performed using the software developed.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/6305
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectPaquete Estadísticoen_US
dc.subjectAnálisis de Regresiónen_US
dc.subjectMétodos Paso a Pasoen_US
dc.subjectProblema de Quimioinformáticaen_US
dc.subjectProblema de Ingeniería Civilen_US
dc.subject.otherDesarrollo de Softwareen_US
dc.titlePaquete estadístico para análisis de regresiónen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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