Soluciones Metodológicas para el Análisis de Datos Imprecisos: Lógica Difusa y R-Shiny

Autores/as

  • Matilde Inés CÉSARI - Doctoranda Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Mendoza - Argentina
  • Santiago PEREZ Director

DOI:

https://doi.org/10.33414/ajea.1738.2024

Palabras clave:

Datos imprecisos, Lógica difusa, Shiny, Entorno R, Variables lingüísticas difusas

Resumen

El análisis de datos imprecisos es un desafío común en diversas áreas de investigación y aplicación práctica. Las observaciones imprecisas pueden surgir debido a limitaciones en las herramientas de medición y la naturaleza del fenómeno estudiado. La lógica difusa proporciona un marco flexible y realista para tratar con esta imprecisión. Este artículo explora el uso de la lógica difusa en el análisis multivariado de datos imprecisos, utilizando aplicaciones Shiny de R para mejorar la calidad y fiabilidad de los análisis. La metodología propuesta incluye la codificación y estandarización de datos, la definición de variables lingüísticas difusas y el uso de métodos multivariados para el análisis de datos borrosos

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Publicado

2024-10-08

Cómo citar

CÉSARI, M. I., & PEREZ, S. (2024). Soluciones Metodológicas para el Análisis de Datos Imprecisos: Lógica Difusa y R-Shiny. AJEA (Actas De Jornadas Y Eventos Académicos De UTN), (AJEA 37). https://doi.org/10.33414/ajea.1738.2024