Estadística

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https://hdl.handle.net/10893/4019

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Examinando Estadística por Materia "Algoritmos"

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  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Caracterización espectral de la musica colombiana : vallenato y currulao
    (Universidad del Valle, 2025) Guerrero Caicedo, Katherine; Hurtado Campaz, Suranyi; Ojeda, César
    Este trabajo estudia la densidad espectral en señales musicales de los ritmos tradicionales Vallenato y Currulao de Colombia, empleando herramientas avanzadas de procesamiento de señales con el fin de identificar posibles patrones y estructuras en la densidad espectral. Se aplicaron técnicas como el método de Welch, utilizando periodogramas para identificar características espectrales clave y frecuencias dominantes en las composiciones de ambos ritmos. Los resultados espectrales permitieron clasificar las señales musicales y comprender las diferencias estructurales entre los dos géneros. Además, se implementaron máquinas de soporte vectorial (SVM) para realizar la clasificación de las canciones. Los resultados resaltan la utilidad del análisis espectral en la caracterización de géneros musicales.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Estimación de parámetros de desempeño de algoritmos para diagnóstico de Dengue
    (Universidad del Valle, 2022) López Villegas, Karen Daniela; Salazar Vargas, Julieth Natalia; Tovar Cuevas, José Rafael
    La detección temprana y oportuna de dengue en los pacientes resulta fundamental para una acción eficaz frente al inicio del tratamiento, lo que podría contribuir a la reducción de la mortalidad por esta enfermedad. Este trabajo tiene como objetivo proponer y evaluar la capacidad clasificadora de un grupo de algoritmos para diagnóstico clínico construidos a partir de signos y síntomas después de agregar variables asociadas al resultado de un hemograma. El archivo de datos que se utilizó para el desarrollo de este trabajo corresponde a un estudio de cohorte para validación de pruebas de clasificación o diagnóstico de Dengue en el marco del proyecto de investigación P4-RedAedes, el cual fue realizado entre agosto del 2017 y julio del 2018 en las ciudades de Cali, Piedacuesta y Yopal. La construcción de estos algoritmos se hizo con base en métodos bayesianos y se comparó su rendimiento mediante la estimación de los parámetros de desempeño desde los enfoques clásicos, bayesiano y considerando remuestreo, donde finalmente se encontró que agregar las variables del hemograma a los algoritmos que inicialmente solo consideraban signos y síntomas contribuyó considerablemente a mejorar su capacidad clasificatoria. Además, se encontró que al hacer la aplicación de las pruebas en paralelo y tener un ́único resultado clasificador las sensibilidades obtenidas fueron superiores al 70 %.