dc.creatorDongo Román, Andie Bryan
dc.date.accessioned2018-06-15T16:59:04Z
dc.date.available2018-06-15T16:59:04Z
dc.date.created2018-06-15T16:59:04Z
dc.date.issued2017
dc.identifierU10.D6-T BAN UNALM
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3384
dc.description.abstractEl presenta trabajo tiene como objetivo principal describir la metodología que se debe seguir al realizar un análisis clúster utilizando el algoritmo de Ward, mostrando una serie de pasos para su correcta aplicación. Además, exponer cuáles son las características y las ventajas de elegir este algoritmo como criterio de agrupamiento. El algoritmo de Ward es uno de los diversos métodos jerárquicos del análisis clúster, el cual viene a ser uno de lo más usados por tener un fundamento estadístico (mientras que los demás suelen ser heurísticos), pues se basa en el criterio de la suma de cuadrados para medir la proximidad entre clústeres durante el proceso de agrupamiento. Como ejemplo aplicativo se planteó el caso de las Comunidades Autónomas de España, las cuáles se agruparon en base a la actividad de sus salas de proyección de cine. En este caso, siguiendo los pasos correspondientes, el algoritmo de Ward determinó que estas Comunidades se agrupaban en cuatro clústeres, los cuales mostraron características que los diferenciaban entre sí en función de las variables de estudio.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molina
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceUniversidad Nacional Agraria La Molina
dc.sourceRepositorio institucional - UNALM
dc.subjectComportamiento del consumidor
dc.subjectMétodos estadísticos
dc.subjectDatos estadìsticos
dc.subjectAnálisis de datos
dc.subjectEvaluación
dc.subjectGobierno regional
dc.subjectEspaña
dc.subjectPerú
dc.subjectAnálisis Cluster
dc.subjectAlgoritmo de Ward
dc.subjectComunidades autóctonas
dc.titleDescripción metodológica del anàlisis Clúster utilizando el algoritmo de Ward
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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