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dc.contributor.advisorMontes Quintana, Gabriela
dc.contributor.authorLanda Baella, María del Pilar
dc.date.accessioned2018-05-14T09:22:24Z
dc.date.available2018-05-14T09:22:24Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationLANDA Baella, María del Pilar. Comparación de modelos de regresión logística binomial y árbol de decisión para la clasificación de pacientes con presión arterial de una clínica privada. Tesina (Licenciada en Estadística). Lima, Perú: Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, EP. de Estadística, 2017. 62 h.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/7381
dc.descriptionPublicación a texto completo no autorizada por el autores
dc.description.abstractPresenta la comparación de dos modelos de clasificación para pacientes con presión arterial de una clínica privada, cuyo análisis se realizó mediante dos modelos predictivos de regresión logística binomial y árboles de decisión. El comportamiento de los dos modelos fue medido por tres indicadores: Sensibilidad, Curva Roc e Índice de GINI. En general, el mejor modelo para la clasificación de los pacientes con presión arterial es el modelo de árboles de decisión (Sensibilidad=80.7%, Curva Roc=79.8% e Índice de GINI=59.6%).es
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesionales
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSMes
dc.subjectAnálisis de regresión logísticaes
dc.subjectArboles de decisiónes
dc.subjectPacientes en hospitales - Clasificaciónes
dc.titleComparación de modelos de regresión logística binomial y árbol de decisión para la clasificación de pacientes con presión arterial de una clínica privadaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameLicenciada en Estadísticaes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticases
thesis.degree.levelTitulo Profesionales
thesis.degree.disciplineEstadísticaes
dc.subject.ocdeEstadísticas y Probabilidadeses


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