Resumen

El Análisis Discriminante (AD) se aplica ampliamente en muchos campos. Algunas investigaciones recientes plantean el hecho de que los supuestos estándar del AD, como la distribución normal de los datos y la igualdad de las matrices de varianza-covarianza, no siempre se cumplen. El enfoque de la Programación Matemática (PM) se ha utilizado con frecuencia en la DA y puede considerarse una valiosa alternativa a los modelos clásicos de DA. El enfoque MP proporciona más flexibilidad para el proceso de análisis. El objetivo de este trabajo es abordar un estudio comparativo en el que se analiza el rendimiento de tres métodos estadísticos y algunos de MP utilizando funciones discriminantes lineales y no lineales en problemas de clasificación de dos grupos. Los nuevos procedimientos de clasificación se adaptarán al contexto de las funciones discriminantes no lineales. Se utilizan diferentes aplicaciones para comparar estos métodos, incluido el enfoque basado en las máquinas de vectores de apoyo (SVM). Los resultados de este estudio serán útiles para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a elegir el modelo más adecuado para su situación de toma de decisiones.

• Materias:Algoritmos (Computadores) Ecuaciones Sistemas de empaque clasificado Transporte urbano Algoritmos (Matemáticas)
• Subjects:Computer algorithms Equations Order picking systems Urban transport Agorithms (Math)
• Palabras claves:función discriminante no lineal, nuevos procedimientos de clasificación, distribución de datos, hipótesis estándar de da, enfoque de programación matemática, proceso de análisis, modelo de da, problema de clasificación de grupos, máquinas de vectores de apoyo-, matriz de covarianza
• Keywords:nonlinear discriminant function, new classification procedures, distribution of data, standard da assumption, mathematical programming approach, process of analysis, model of da, group classification problem, support vector machines-, covariance matrix