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T1 FORT: una herramienta de regresión borrosa
A1 Ballester Lorenzo, Raquel
A1 Campo Montejo, José Ignacio del
A1 Flórez Puga, Gonzalo
AB El uso de las técnicas de regresión sobre las observacionesexperimentales ha permitido el estudio de numerosos fenómenos en diversos campos de la ciencia, y muy especialmente en las ciencias sociales. Dichas técnicas requieren de un número suficiente de observaciones “precisas”, exactas y fiables. Sin embargo, no siempre es posible obtener el conjunto de observaciones necesario, o éstas contienen algún tipo de imperfección en los datos, debido a la imprecisión o vaguedad de los mismos.En cualquier caso, con suficientes datos o no, con imperfecciones o  no, los modelos obtenidos deberían proveer de capacidades predictivas y descriptivas [JCr02]. Las actuales herramientas, o las más fácilmente accesibles, tienen limitado el uso de modelos y difícilmente usan lastécnicas de la teoría de conjuntos borrosos.Se propone en este trabajo una herramienta abierta de regresión que admita el uso de cualquier modelo de curva independientemente de su naturaleza. Además, esta herramienta permitirá el uso de diferentes formas de borrosidad y por su diseño permitiría cualquier modelopropuesto por el usuario si éste prevee que éstos tienen características que sean suficientemente predictivas y descriptivas.Esta primera aproximación de una herramienta abierta de regresión se realiza un estudio sobre diferentes modelos paramétricos simbólicos, usados comúnmente en la práctica en disciplinas tan heterogéneas como pueden ser la Ingeniería del Software, la Economía o en cualquier campoen donde puedan aparecer imprecisiones en la información.[ABSTRACT]The use of regression techniques in experimental observations has led to the study of numerous phenomena in various fields of science, especially in social science. These techniques require a sufficient number of “precise”, exact and reliable observations. However, it is not alwayspossible to obtain all the necessary group of observations or these have some failings, as a result of inexact or vague data.Nevertheless, having more or less data, with or without failings, the obtained paradigms should provide predictive and descriptive capacities.The current tools or those more accessible have limited paradigm application and hardly use the techniques relating the fuzzy sets theory.In this first approach to an open regression tool, a study has been carried out of the different parametric, symbolic paradigms, commonly used in the practice of such diverse disciplines as Software Engineering, Economy or any other field where information imprecision can appear.
YR 2005
FD 2005
LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/54227
UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/54227
LA spa
NO Trabajos de curso (Departamento de Sistemas Informáticos y Programación, FDI)
DS Docta Complutense
RD 7 abr 2025