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Iris de Fisher: sus posibilidades para un aprendizaje significativo de la clasificación y discriminación multivariantes

Wagner, Laura Beatriz; Titionik, Diamela Giselle; Dieser, Maria Paula; Martín, María Cristina; Schlaps, Érica; Cavero, Lorena Veronica (2019). Iris de Fisher: sus posibilidades para un aprendizaje significativo de la clasificación y discriminación multivariantes. Educação Matemática Pesquisa, 21(1), pp. 93-110 .

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URL Oficial: https://revistas.pucsp.br/index.php/emp/index

Resumen

El conjunto de datos “Iris de Fisher” ha sido extensamente utilizado en la literatura estadística y en numerosos artículos sobre testeo y comparación de técnicas de discriminación y clasificación multivariadas. Sin embargo, los modelos creados a partir de estas técnicas, requieren el cumplimiento de ciertos supuestos que no son satisfechos por este conjunto de datos. El objetivo de este trabajo es presentar una propuesta para introducir los procedimientos del Análisis Lineal Discriminante y el Análisis de Agrupamientos (Clusters) utilizando estos datos clásicos, en un curso de análisis estadístico multivariado exploratorio, mediante el empleo del software R, con especial atención en el análisis de los supuestos necesarios, la estimación e interpretación de los modelos obtenidos, y la validación de resultados.

Tipo de Registro:Artículo
Términos clave:06. Aprendizaje > Procesos cognitivos > Modelización
07. Enseñanza > Planificación del profesor > Metodología de enseñanza > Análisis y reflexión sobre la enseñanza
10. Otras nociones de Educación Matemática > Otro (otras nociones de educación matemática)
14. Matemáticas superiores > Cálculo (matemáticas superiores)
Nivel Educativo:Título de grado universitario
Código ID:27997
Depositado Por:Monitor Funes 6
Depositado En:09 Jul 2022 12:11
Fecha de Modificación Más Reciente:09 Jul 2022 12:11
Valoración:

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