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dc.contributoriArtHis_Labes_ES
dc.contributorTechné Ingeniería del conocimiento y del productoes_ES
dc.contributor.authorPino-Díaz, José 
dc.contributor.authorMinguillón Campos, Jesús
dc.contributor.otherEconomía y Administración de Empresases_ES
dc.date.accessioned2016-04-01T11:42:08Z
dc.date.available2016-04-01T11:42:08Z
dc.date.created2016
dc.date.issued2016-04-01
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10630/11102
dc.descriptionUn 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.es_ES
dc.description.abstractEl 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.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.ispartofFiabilidad Industriales_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectMinería de datoses_ES
dc.subject.otherData Mininges_ES
dc.subject.otherText Mininges_ES
dc.subject.otherTranslational Researches_ES
dc.subject.otherPersonalized Medicinees_ES
dc.subject.otherCorrespondence Analysises_ES
dc.subject.otherHierarchical Clusteringes_ES
dc.subject.otherR Text Mining Solutiones_ES
dc.subject.otherR.TeMiSes_ES
dc.titleAplicación 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]es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/otheres_ES
dc.centroE.T.S.I. Industriales_ES
dc.rights.ccby-nc-sa*


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