Proyectos Fin de Carrera

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Construcción de gráficos estadísticos en PYTHON sobre el estándar SVG
(Universidad Rey Juan Carlos, 2011-11) Rodríguez Marín, Isabel
Hoy en día los gráficos estadísticos son el método indispensable para representar gráficamente un análisis de datos. El objetivo principal de estas representaciones gráficas es conseguir que un simple análisis visual ofrezca la mayor información posible de la muestra observada. En este proyecto se ha realizado un programa en lenguaje Python cuyo objeto principal es una nueva implementación de ¿Ploticus¿, aplicación que genera gráficas estadísticas a partir de ficheros con datos. El principal atractivo de esta herramienta es la sencillez de uso ya que permite elaborar gráficos en formato SVG (Scalable Vector Graphics) [4] a partir de un simple fichero de texto sin formato. Esta tecnología ofrece una notable mejora en el grado de visualización de los gráficos permitiendo al usuario realizar ampliaciones de los diagramas a altos niveles sin perder resolución. Así mismo se introducen mejoras visuales muy significativas e inexistentes actualmente en ¿Ploticus¿, como son los filtros y las animaciones (realizadas en Javascript), que ofrecen un mayor dinamismo a los gráficos generados. En esta aplicación la configuración de los gráficos por parte del usuario es muy alta, permitiendo a éste controlar todo tipo de detalles del mismo: colores, tamaños, estilos, etc. Una ventaja adicional sobre Ploticus es la posibilidad de editar directamente el fichero SVG resultante (que no deja de ser un fichero de texto en un formato XML) si el usuario no queda satisfecho con los resultados. Este programa es software libre, puede ser redistribuido y/o modificado bajo los términos de la Licencia Pública General GNU publicada por la Free Software Foundation, versión 3 de la Licencia, o cualquier versión posterior.
Diagnóstico de modelo y selección de variables para métodos de aprendizaje estadístico aplicados a efectividad promocional
(Universidad Rey Juan Carlos, 2011) Soguero Ruiz, Cristina
La inestabilidad económica de los últimos años está produciendo una disminución generalizada de las ventas y en concreto de los productos de alimentación. Esta situación ha hecho que muchos distribuidores minoristas hayan puesto en marcha acciones promocionales como el descuento directo y las promociones en cantidad (3x2 ). La información digital disponible hoy en día ha provocado una evolución en el desarrollo de estas actividades, y debido a su potencial, los métodos de aprendizaje estadístico han empezado a cobrar verdadera importancia para conseguir aumentar el volumen de ventas. En el presente proyecto se utilizan los métodos de aprendizaje estadístico para analizar el comportamiento de las promociones en términos de unidades vendidas, realizando una comparación estadística detallada entre diferentes métodos para determinar de forma objetiva cuál de ellos ofrece mejores prestaciones. La nalidad de este trabajo es proponer un procedimiento operativo para el diagnóstico de modelo y la selección de variables utilizando técnicas estadísticas en aplicaciones de efectividad promocional. En concreto, se han analizado las promociones realizadas por un distribuidor minorista en 6 productos de la categoría de leche y en 14 productos de la categoría de cerveza durante un año, y para ello se han realizado diferentes experimentos. El primero ha consistido en comparar las prestaciones de cuatro métodos de aprendizaje estadístico: k-NN (k-Nearest Neighbors), GRNN (General Regression Neural Network), MLP (Multi Layer Perceptron) y SVM (Support Vector Machine) en términos absolutos utilizando el MAE (Mean Absolute Error) como gura de mérito. Se ha contrastado si algún método es signi cativamente mejor que otro mediante un test estadístico no paramétrico, basado en remuestreo bootstrap. Esta metodología se ha utilizado posteriormente para contrastar las prestaciones del esquema -SVM diseñado con núcleo RBF y con núcleo semiparamétrico, para analizar los elementos de diseño del MLP y comprobar la conveniencia de incluir determinadas variables (en general de naturaleza dicotómica) en los modelos promocionales. En conclusión, las técnicas de aprendizaje estadístico y la utilización del test bootstrap propuesto permiten extraer información relevante en el análisis de la efectividad promocional.
Presupuestos participativos
(Universidad Rey Juan Carlos, 2004) Escudero López, Alberto

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Examinando Proyectos Fin de Carrera por Materia "1209 Estadística"