Análisis de regresión logística aplicado a la clasificación textos académicos: Biometría y Filosofía

Este trabajo pretende continuar la aplicación del análisis estadístico multivariado llevada a cabo en Beltrán (2010). En este artículo se utiliza la información resultante del análisis automático de textos académicos provenientes de distintas áreas científicas (Biometría y Filosofía) para conformar...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Beltrán, Celina
Formato: article artículo
Lenguaje:Español
Publicado: Grupo IANUS 2019
Materias:
regresión logística multivariada
clasificación de textos
análisis automático de textos
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/14272
http://hdl.handle.net/2133/14272
Aporte de:
Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario
id I15-R121-2133-14272
record_format dspace
institution Universidad Nacional de Rosario
institution_str I-15
repository_str R-121
collection Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR)
language Español
orig_language_str_mv spa
topic regresión logística multivariada
clasificación de textos
análisis automático de textos
spellingShingle regresión logística multivariada
clasificación de textos
análisis automático de textos
Beltrán, Celina
Análisis de regresión logística aplicado a la clasificación textos académicos: Biometría y Filosofía
topic_facet regresión logística multivariada
clasificación de textos
análisis automático de textos
description Este trabajo pretende continuar la aplicación del análisis estadístico multivariado llevada a cabo en Beltrán (2010). En este artículo se utiliza la información resultante del análisis automático de textos académicos provenientes de distintas áreas científicas (Biometría y Filosofía) para conformar una base de datos sobre la cual se aplica la técnica de regresión logística. Esta aplicación presenta diferencias respecto al análisis discriminante aplicado en un trabajo anterior principalmente en los supuestos requeridos sobre las distribuciones de las variables y en la información resultante del modelo estimado. El estudio permite un análisis en el cual se evidencian aquellas características que discriminan los corpus de textos analizados trabajando con las frecuencias absolutas de las distintas categorías morfosintácticas. Las variables significativas que conforman el modelo propuesto corresponden a dos categorías: adverbios y clíticos. Los odds ratio estimados evidencian que la chance de clasificar a un texto dentro del corpus de Biometría se incrementa en un 62% al aumentar en número de clíticos en una unidad, mientras que la chance de clasificarlo en el corpus de Filosofía aumenta un 41% al incrementarse en una unidad el número de adverbios. La tasa de error global estimada por validación cruzada es del 19%.
format article
artículo
author Beltrán, Celina
author_facet Beltrán, Celina
author_sort Beltrán, Celina
title Análisis de regresión logística aplicado a la clasificación textos académicos: Biometría y Filosofía
title_short Análisis de regresión logística aplicado a la clasificación textos académicos: Biometría y Filosofía
title_full Análisis de regresión logística aplicado a la clasificación textos académicos: Biometría y Filosofía
title_fullStr Análisis de regresión logística aplicado a la clasificación textos académicos: Biometría y Filosofía
title_full_unstemmed Análisis de regresión logística aplicado a la clasificación textos académicos: Biometría y Filosofía
title_sort análisis de regresión logística aplicado a la clasificación textos académicos: biometría y filosofía
publisher Grupo IANUS
publishDate 2019
url http://hdl.handle.net/2133/14272
http://hdl.handle.net/2133/14272
work_keys_str_mv AT beltrancelina analisisderegresionlogisticaaplicadoalaclasificaciontextosacademicosbiometriayfilosofia
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820408339529730

Ejemplares similares