Un modelo de programación matemática con restricciones difusas para transformaciones en análisis de regresión múltiple
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Resumen
En esta tesis de maestría, se propone un modelo de programación matemática general para una óptima estimación de la potencia de transformación de Box-Cox que aproxime normalidad y varianza constante, evaluando el grado subjetivo de satisfacción global con el uso de números difusos.
Abstract. In this master’s thesis, a general mathematical programming model is proposed for an optimal estimation of the Box-Cox transformation power that approximates normality and constant variance, evaluating the subjective degree of global satisfaction with the use of diffuse numbers.
Abstract. In this master’s thesis, a general mathematical programming model is proposed for an optimal estimation of the Box-Cox transformation power that approximates normality and constant variance, evaluating the subjective degree of global satisfaction with the use of diffuse numbers.