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CTM2009-13411

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MODELOS DE CLASIFICACION Y MULTIDIMENSIONAL SCALING PARA DATOS SIMETRICOS Y ASIM...

MODELOS DE CLASIFICACION Y MULTIDIMENSIONAL SCALING PARA DATOS SIMETRICOS Y ASIMETRICOS Y SU APLICACION A LA MODELIZACION DE DATOS AMBIENTALES. EN LA ACTUALIDAD ES DE GRAN INTERES LA CARACTERIZACION DE ZONAS MEDIOAMBIENTALES POR MEDIO DE CONTEOS DE ESPECIES LLAMADAS BIOINDICADORAS, SIN EMBARGO, EL ANALISIS DE ESTOS DATOS SE ENCUENTRA CON LA DIFICULTAD INTRINSECA DE QUE, G... ver más

01/01/2009

UGR

7K€

Presupuesto del proyecto: 7K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5509

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2009-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UGR

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5509

Presupuesto del proyecto 7K€

Descripción del proyecto EN LA ACTUALIDAD ES DE GRAN INTERES LA CARACTERIZACION DE ZONAS MEDIOAMBIENTALES POR MEDIO DE CONTEOS DE ESPECIES LLAMADAS BIOINDICADORAS, SIN EMBARGO, EL ANALISIS DE ESTOS DATOS SE ENCUENTRA CON LA DIFICULTAD INTRINSECA DE QUE, GENERALMENTE, DICHOS CONTEOS PRESENTAN UNA GRAN VARIABILIDAD EN LOS DISTINTOS NIVELES DE ESTUDIO: ZONAS DE MUESTREO, PERIODOS Y MUESTRAS CONCRETAS, UNA DE LAS TECNICAS CON MAS PERSPECTIVAS DE USO Y APLICACION PARA ESTE TIPO DE DATOS ES MULTIDIMENSIONAL SCALING (MDS), EN ESTA, DADO UN CONJUNTO DE OBJETOS Y UNA MATRIZ DE DISIMILARIDADES ENTRE ELLOS, ES APROXIMADA SU REPRESENTACION MEDIANTE PUNTOS EN UN ESPACIO DE DIMENSION PEQUEÑA, SIN EMBARGO, EXISTEN DOS ASPECTOS QUE AFECTAN LA SOLUCION MDS Y QUE DEBEN SER CONSIDERADOS: POR UN LADO LA PRESENCIA DE GRANDES CONJUNTOS DE DATOS, CUESTION COMUN EN EL ANALISIS DE DATOS DE CONTEOS DE ESPECIES, Y POR OTRO EL PROBLEMA ADICIONAL DE LA FALTA DE SIMETRIA EN LA MATRIZ DE DISIMILARIDAD DE PARTIDA, LO CUAL TAMBIEN SE PONE DE MANIFIESTO CUANDO APARECEN ERRORES MUESTRALES, CUANDO EL CONJUNTO DE OBJETOS ES MUY GRANDE EL AJUSTE DE LA CONFIGURACION OBTENIDA SUELE SER GENERALMENTE POCO SATISFACTORIO EN UN ESPACIO DE DIMENSION BAJA Y AUN EN EL CASO DE QUE EL AJUSTE SEA ADECUADO, LAS RELACIONES ENTRE LOS PUNTOS REPRESENTADOS PUEDE SER DIFICIL DE INTERPRETAR, CUESTION ESTA CLAVE EN LOS DATOS CONSIDERADOS DEBIDO PRECISAMENTE A SU VARIABILIDAD ESTE PROBLEMA SE COMPLICA SI LAS DISIMILARIDADES ENTRE LOS OBJETOS (PARCELAS O ESPECIES) NO TIENEN UNA ESTRUCTURA SIMETRICA, EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO CONSISTE EN DESARROLLAR MODELOS DE MDS Y CONCRETAMENTE DE UNFOLDING QUE PROPORCIONEN UNA SOLUCION A ESTA PROBLEMATICA Y CUYO USO SEA FACTIBLE EN LO QUE RESPECTA A LOS DATOS MEDIOAMBIENTALES A TRATAR, COMO TECNICA DE CARACTERIZACION DE ZONAS, EN FUNCION DE SU REPRESENTACION ESPACIAL, MEDIANTE EL DENOMINADO MODELO DUAL DE CLUSTER- UNFOLDING BAJO UN ENFOQUE DETERMINISTICO PARA UNA MATRIZ DE PREFERENCIAS DE GRAN DIMENSION, EL MODELO TENDRA DOS PROPOSITOS, QUE PARA LOS DATOS CONSIDERADOS CONSISTEN EN OBTENER SIMULTANEAMENTE UNA CLASIFICACION DE LAS MUESTRAS (ZONAS-PARCELAS) Y LAS ESPECIES EN UN NUMERO DE CLUSTERS CONSIDERABLEMENTE MAS PEQUEÑO QUE LOS DATOS ORIGINALES, MIENTRAS QUE SIMULTANEAMENTE SON REPRESENTADOS LOS CENTROS DE LOS CLUSTERS EN UN ESPACIO DE BAJA DIMENSION, CIENCIAS AMBIENTALES\BIOINDICADORES\ECOSISTEMAS\MULTIDIMENSIONAL SCALING\ANALISIS CLUSTER\DATOS ASIMETRICOS

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