EL ANÁLISIS DE PROYECCIÓN A ESTRUCTURAS LATENTES Y SU USO EN CLASIFICACIÓN

Oscar Jordan Parra San Juan

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Eduardo Castaño Tostado	es_ES
dc.creator	Oscar Jordan Parra San Juan	es_ES
dc.date	2021-06-17
dc.date.accessioned	2021-06-29T13:36:43Z
dc.date.available	2021-06-29T13:36:43Z
dc.date.issued	2021-06-17
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2978
dc.description	Desde mediados del siglo XX, a medida que se obtenían mejores instrumentos de medición en campos como la Química y la Biología, los conjuntos de datos han crecido en volumen, particularmente en el número de variables (p) medidas sobre sobre un número de muestras de interés (n). En muchos casos n<p, hecho que puso en conflicto los supuestos de las técnicas estadísticas más utilizadas para el análisis de regresión o para la clasificación. Uno de los campos de estudio donde más ocurre n<p es en el área de la metabolómica, el estudio de procesos químicos de los metabolitos de una muestra biológica. Uno de los métodos que se utilizan en el estudio de estos conjuntos de datos es la Proyección a Estructuras Latentes (PLS), también llamado Mínimos Cuadrados Parciales, con el objetivo de encontrar una estructura latente entre variables respuesta continuas versus variables predictoras, como en el caso de regresión multivariada, pero con n<p. A pesar de que PLS no fue diseñado inicialmente como técnica de clasificación, su uso se ha extendido en el área de clasificación donde la variable respuesta es categórica en el contexto de clasificación. Una de las áreas de aplicación de PLS para propósitos de clasificación se ha dado en lo que se conoce como “metabólica” que comprende el estudio de causas de efectos en el metabolismo humano. PLS ha sido desarrollado fundamente desde una perspectiva quimiométrica como una herramienta con resultados relevantes en el análisis diferencial de perfiles metabolómicos ante tratamientos alternativos. Esto ha abierto el desarrollo computacional variado de PLS, hecho que en sí es útil, pero que hace difuso en México a los usuarios en estas áreas de aplicación, el cómo seleccionar el paquete en código libre adecuado a sus necesidades. En el presente trabajo, en un inicio se estudian los detalles algebraicos de PLS. También se estudia a PLS y su relación con otras técnicas de clasificación. A continuación, se estudian técnicas de remuestreo, que se utilizan para evaluar el ajuste de un modelo. Entonces se exponen algunos de los paquetes que ofrecen el uso de PLS y sus características en el ambiente del software R. Finalmente, se realiza una aplicación en un estudio experimental que intenta dar, mediante PLS, una clasificación analizando un conjunto de datos de un estudio realizado en la UAQ en niños con un tratamiento basado en un subproducto de mango. Se concluye revisando las capacidades y beneficios del uso de PLS en el contexto de clasificación, así como la evaluación de la paquetería que lo ofrece, que pueden servir de utilidad a investigadores en México que pretendan realizar un análisis de datos con las características antes mencionadas.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.relation.requires	No	es_ES
dc.rights	Acceso Abierto	es_ES
dc.subject	PLS - DA	es_ES
dc.subject	Metabolómica	es_ES
dc.subject	Clasificación	es_ES
dc.subject.classification	CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA	es_ES
dc.title	EL ANÁLISIS DE PROYECCIÓN A ESTRUCTURAS LATENTES Y SU USO EN CLASIFICACIÓN	es_ES
dc.type	Tesis de licenciatura	es_ES
dc.creator.tid	CURP	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	PASO940512HQTRNS08	es_ES
dc.contributor.identificador	CATE580902HNESSD02	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Licenciatura en Matemáticas Aplicadas	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Licenciatura	es_ES