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Modelo de Regresion: Kernel Cuadrados Minimos Parciales

Eddy Jackeline RodrÃguez

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ISBN 10: 3659033103 / ISBN 13: 9783659033100
Editorial: Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola
Nuevos Condición: New Encuadernación de tapa blanda
Librería: BuySomeBooks (Las Vegas, NV, Estados Unidos de America)

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Paperback. 108 pages. Dimensions: 8.7in. x 5.9in. x 0.2in.El mtodo Kernel Cuadrados Mnimos parciales (KPLS) es una versin no lineal del mtodo lineal Cuadrados Mnimos Parciales (PLS), es una alternativa sencilla para el modelado de regresin no lineal, que no involucra la resolucin de problemas de optimizacin. En este libro se desarrolla la formulacin de los mtodos KPLS analizando primeramente la versin de Rosipal y Trejo la cual consiste en el desarrollo tradicional del PLS donde la matriz de entrada es el producto de la transformacin en el espacio caracterstico. En segundo lugar se presenta el mtodo Directo KPLS bajo la versin de Bennett y Embrechts basada en la formulacin del PLS donde la matriz de entrada es la matriz Grammiana que es obtenida evaluando con la data experimental al Kernel Reproductor que define la transformacin no lineal, y en tercer lugar se desarrolla un nuevo mtodo Directo KPLS bajo la tcnica de la descomposicin de valores singulares como una extensin al modelo PLS. El desarrollo matemtico de estos mtodos ponen en evidencia la eficiencia de los mismos para el modelado de problemas de regresin no lineal en las diferentes aplicaciones del rea de la ingeniera, fsica, economa, entre otras. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN. N° de ref. de la librería 9783659033100

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Detalles bibliográficos

Título: Modelo de Regresion: Kernel Cuadrados ...

Editorial: Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola

Encuadernación: Paperback

Condición del libro:New

Tipo de libro: Paperback

Acerca de

Sinopsis:

El método Kernel Cuadrados Mínimos parciales (KPLS) es una versión no lineal del método lineal Cuadrados Mínimos Parciales (PLS), es una alternativa sencilla para el modelado de regresión no lineal, que no involucra la resolución de problemas de optimización. En este libro se desarrolla la formulación de los métodos KPLS analizando primeramente la versión de Rosipal y Trejo la cual consiste en el desarrollo tradicional del PLS donde la matriz de entrada es el producto de la transformación en el espacio característico. En segundo lugar se presenta el método Directo KPLS bajo la versión de Bennett y Embrechts basada en la formulación del PLS donde la matriz de entrada es la matriz Grammiana que es obtenida evaluando con la data experimental al Kernel Reproductor que define la transformación no lineal, y en tercer lugar se desarrolla un nuevo método Directo KPLS bajo la técnica de la descomposición de valores singulares como una extensión al modelo PLS. El desarrollo matemático de estos métodos ponen en evidencia la eficiencia de los mismos para el modelado de problemas de regresión no lineal en las diferentes aplicaciones del área de la ingeniería, física, economía, entre otras.

About the Author:

Magister en Matemática Aplicada, Ingeniera Industrial. Egresada de la Universidad del Zulia Venezuela. Docente e Investigadora en la Facultad de Ingeniería de La Universidad del Zulia. Adscrita al Centro de Investigación de Matemática Aplicada. Especialista en Probabilidad, Estadística, Optimización y Cálculo en Ecuaciones Diferenciales.

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