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Morán, P., (2022). Relación entre algunos modelos estadísticos clásicos y modelos de RNA: un análisis comparativo [Universidad Nacional de Piura]. https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3422
Morán, P., Relación entre algunos modelos estadísticos clásicos y modelos de RNA: un análisis comparativo []. PE: Universidad Nacional de Piura; 2022. https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3422
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Título: Relación entre algunos modelos estadísticos clásicos y modelos de RNA: un análisis comparativo
Autor(es): Morán Quispe, Pedro Marcial
Asesor(es): Crespo Guerrero, Gloria Solvey
Palabras clave: regresión lineal; regresión logística; perceptrón simple; perceptrón multicapa
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
Fecha de publicación: 2022
Institución: Universidad Nacional de Piura
Resumen: El objetivo de la presente investigación es establecer la relación existente entre algunos modelos estadísticos clásicos y modelos de RNA: un análisis comparativo. Se realizó la comparación entre ambos modelos, teniendo en cuenta los siguientes criterios: terminología y notación, modelos matemáticos, funciones de activación y criterios de estimación de parámetros. Se utilizó un enfoque cualitativo de tipo descriptivo explicativo. Los resultados obtenidos señalan que existe relación entre algunos modelos estadísticos clásicos como la regresión lineal simple y múltiple y el modelo de RNA Perceptrón simple. Después de un análisis comparativo entre algunos términos usados en ambos modelos se llegó a la conclusión que las RNA y la estadística utilizan términos diferentes para nombrar objetos que tienen características muy similares. Asimismo, se determinó a partir de la aplicación de la arquitectura y la regla de aprendizaje de la RNA Perceptrón simple y Multicapa, los modelos matemáticos de la regresión lineal simple y múltiple, así como, el modelo de regresión logística; asumiendo las funciones de transferencia un papel fundamental en este proceso de deducción de los modelos estadísticos. Con respecto a la estimación de los parámetros desconocidos de ambos modelos se encontró que, para el caso de los métodos estadísticos de regresión lineal y regresión logística se usan los métodos de mínimos cuadrados y máxima verosimilitud respectivamente, mientras que, la RNA Perceptrón simple utiliza la llamada regla de aprendizaje del Perceptrón simple.
Enlace al repositorio: https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3422
Disciplina académico-profesional: Matemática
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de Piura. Facultad de Ciencias
Grado o título: Licenciado en Matemática
Jurado: López Castillo, Julio Enrique; García Saba, Manuel Hernán; Aredo Alvarado, María Angelita
Fecha de registro: 4-jun-2022
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