{"id":108247,"date":"2011-05-05T00:00:00","date_gmt":"2011-05-05T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/extraccion-de-conocimiento-a-partir-de-datos-imprecisos-aplicacion-al-diagnostico-precoz-de-la-dislexia\/"},"modified":"2011-05-05T00:00:00","modified_gmt":"2011-05-05T00:00:00","slug":"extraccion-de-conocimiento-a-partir-de-datos-imprecisos-aplicacion-al-diagnostico-precoz-de-la-dislexia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/evaluacion-y-diagnostico-en-psicologia\/extraccion-de-conocimiento-a-partir-de-datos-imprecisos-aplicacion-al-diagnostico-precoz-de-la-dislexia\/","title":{"rendered":"Extracci\u00f3n de conocimiento a partir de datos imprecisos. aplicaci\u00f3n al diagn\u00f3stico precoz de la dislexia."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Ana Mar\u00eda Palacios Jim\u00e9nez <\/strong><\/h2>\n<p>En algunos problemas, y en especial en el tratamiento de la dislexia, la informaci\u00f3n proporcionada sobre los objetos, en este caso los test aplicados, incluyen incertidumbre, es decir, no tenemos un valor exacto del objeto observado sino que su percepci\u00f3n es imprecisa, lo que denominaremos datos de baja calidad. En el caso m\u00e1s simple, la informaci\u00f3n puede venir representada por un valor intervalar que proporciona los valores entre los cuales puede estar el valor real del objeto. En general, lo que obtendremos ser\u00e1n conjuntos de valores donde cada uno de ellos contendr\u00e1 el valor real del objeto con una cierta probabilidad.  en la actualidad existen muchos problemas reales donde la informaci\u00f3n obtenida viene representada por conjuntos de datos imprecisos o de baja calidad. Para el tratamiento de dichos datos se puede optar por sustituir dicha imprecisi\u00f3n por un valor concreto y representativo. Sin embargo, se propone el tratamiento de dichos datos para comprobar, con problemas reales, que la presencia de esta imprecisi\u00f3n puede aportar buenos resultados finales. Para ello, el tratamiento de estos datos se basar\u00e1 en una representaci\u00f3n posibil\u00edstica. Es decir, dada una variable en estudio que no se puede percibir con precisi\u00f3n y de la que no se tendr\u00e1 un conocimiento completo sobre su distribuci\u00f3n de probabilidad, la representaci\u00f3n posibil\u00edstica asume que esta imprecisi\u00f3n vendr\u00e1 representada por un conjunto borroso, el cual identificaremos con las familias de distribuciones de probabilidades y donde cada alfa-corte, de este conjunto borroso, tiene la probabilidad de contener el valor real del objeto, al menos, con un valor de uno menos el valor del alfa-corte.  la obtenci\u00f3n de los datos imprecisos o de baja calidad aportados por el experto en el campo de la dislexia implica, como primer objetivo, un an\u00e1lisis exploratorio y exhaustivo de los ni\u00f1os que padecen y no padecen dislexia, as\u00ed como, un estudio de los distintos test aplicados en las evaluaciones de dichos ni\u00f1os. A partir de dichos datos el objetivo ser\u00e1 dise\u00f1ar un sistema basado en reglas borrosas capaz de soportar datos de baja calidad que pueda ser utilizado por cualquier persona inexperta en el campo de la dislexia, sobre todo padres y profesores, para determinar si un ni\u00f1o es disl\u00e9xico o no. Los datos aportados contienen imprecisi\u00f3n tanto en los test aplicados a los ni\u00f1os como en el diagn\u00f3stico aportado por el experto, esto implica una ampliaci\u00f3n del campo en estudio debido a la obtenci\u00f3n de datos imprecisos imbalanceados, donde el nivel de imbalanceado viene definido por un valor inexacto. A todo lo anterior se le suma la problem\u00e1tica de trabajar con una matriz de costes asim\u00e9trica definida mediante datos imprecisos a la hora de clasificara un ni\u00f1o y obtener el fitness de la funci\u00f3n, es decir, con ello, clasificar mal a un ni\u00f1o tendr\u00e1 distintos niveles de error definidos mediante valores intervalares o etiquetas ling\u00ed\u00bc\u00edsticas. Adem\u00e1s, en la recolecci\u00f3n de los datos se observa la dependencia y relaci\u00f3n entre diversos test. Por ello se ha de considerar, como otro objetivo m\u00e1s de la tesis, el an\u00e1lisis de dependencias entre datos de baja calidad centr\u00e1ndonos en la extracci\u00f3n de reglas de asociaci\u00f3n difusas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Extracci\u00f3n de conocimiento a partir de datos imprecisos. aplicaci\u00f3n al diagn\u00f3stico precoz de la dislexia.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Extracci\u00f3n de conocimiento a partir de datos imprecisos. aplicaci\u00f3n al diagn\u00f3stico precoz de la dislexia. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Ana Mar\u00eda Palacios Jim\u00e9nez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Oviedo<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 05\/05\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Ines Couso Blanco<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Francisco Herrera triguero <\/li>\n<li>Jos\u00e9 Manuel Cadenas figueredo (vocal)<\/li>\n<li>Jes\u00fas Alcal\u00e1  fern\u00e1ndez (vocal)<\/li>\n<li>oscar Cord\u00f3n Garc\u00eda (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Ana Mar\u00eda Palacios Jim\u00e9nez En algunos problemas, y en especial en el tratamiento de la dislexia, la 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