Notas de lectura

Apuntes de análisis discriminante

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Grado
Análisis De Datos

Institución
Universidad Complutense De Madrid (UCM)

En este documento vais a encontrar un resumen sobre el análisis discriminante de datos, referente al curso de análisis multivariante.

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Subido en 12 de diciembre de 2021
Número de páginas 4
Escrito en 2021/2022
Tipo Notas de lectura
Profesor(es) Antonio fernández
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TEMA 4 : ANÁLISIS DISCRIMINANTE

1 Introducción
El análisis discriminante es una técnica de modelización supervisada que
intenta discriminar las categorı́as que conforman una variable de clase (depen-
diente) en función de los valores que toman variables continuas (independientes).
El análisis discriminante se puede considerar como un análisis de regresión donde
la variable dependiente es categórica y tiene como categorı́as la etiqueta de cada
uno de los grupos, y las variables independientes son continuas y determinan a
qué grupos pertenecen los objetos. Un segundo objetivo es construir una regla
de decisión que asigne un objeto nuevo, que no sabemos clasificar previamente,
a uno de los grupos prefijados con un cierto grado de riesgo.

Conviene considerar una serie de supuestos:
• Se tiene una variable categórica o etiqueta y el resto de variables son de
intervalo o de razón y son independientes respecto de ella.

• Es necesario que existan al menos 2 grupos (2 poblaciones), y para cada
grupo se necesitan 2 o más casos.
• El número de variables discriminantes debe ser menor que el número de
objetos menos 2. Si consideramos x1 , ..., xp donde p < (n − 2) siendo n el
número de objetos.

Algunos ejemplos dónde esta técnica de que discriminación y clasificación es
de las más populares:
• Finanzas (sistemas de scoring de crédito automáticos).
• Control de calidad.

• Ingenierı́a (diseño de máquinas capaces de reconocer voz, clasificar billetes
y monedas, reconocimiento de caracteres).

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