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000098142 1001_ $$aCastel Feced, Sara
000098142 24200 $$aSatatistical Methods for Clustering longitudinal data. An application to the research project Aragon Worker's Health Study (AWHS)
000098142 24500 $$aTécnicas de Clústering para datos longitudinales. Una aplicación al proyecto Aragón Worker's Health Study (AWHS)
000098142 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2020
000098142 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000098142 520__ $$aLas técnicas de clústering se enmarcan dentro del aprendizaje no supervisado y tratan de agrupar elementos en grupos homogéneos en función de las similitudes entre ellos, entre estas técnicas el algoritmo de las k-medias es el más utilizado. En estudios longitudinales en los que las mismas variables están medidas varias veces resulta interesante la agrupación de los individuos teniendo en cuenta la trayectoria de varias variables simultáneamente. Para ello se ha desarrollado recientemente el algoritmo kml3d, el cual está basado en el algoritmo de las k-medias.<br />Además, la aplicación de estas técnicas a estudios sanitarios, como el AWHS, puede ayudar a identificar perfiles de pacientes ayudando así al desarrollo de estrategias de prevención y aportando información útil para elaborar nuevas hipótesis de trabajo.<br /><br />
000098142 521__ $$aGraduado en Matemáticas
000098142 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000098142 700__ $$aAlcalá Nalvaiz, José Tomás$$edir.
000098142 700__ $$aMaldonado Guaje, Lina$$edir.
000098142 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bMétodos Estadísticos$$cEstadística e Investigación Operativa
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