Com aplicar arbres de decisió en SPSS

REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació

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Title Com aplicar arbres de decisió en SPSS
Applying SPSS decision trees
Cómo aplicar árboles de decisión en SPSS
 
Creator Berlanga-Silvente, Vanesa
Rubio-Hurtado, María-José
Vilà Baños, Ruth
 
Subject Arbre de decisió; CHAID; Classificació; Mineria de dades
Decision Tree, CHAID, Classification, Data mining
Árbol de decisión; CHAID; Clasificación; Minería de datos
 
Description Un arbre de decisió és una forma gràfica i analítica de representar tots els esdeveniments (successos) que poden sorgir a partir d'una decisió assumida en cert moment. Ens ajuden a prendre la decisió més "encertada", des d'un punt de vista probabilístic, davant un ventall de possibles decisions. Aquests arbres permeten examinar els resultats i determinar visualment com flueix el model. Els resultats visuals ajuden a buscar subgrups específics i relacions que potser no trobaríem amb estadístiques més tradicionals. Els arbres de decisió són una tècnica estadística per a la segmentació, l'estratificació, la predicció, la reducció de dades i el filtrat de variables, la identificació d'interaccions, la fusió de categories i la discretització de variables contínues. La funció arbres de decisió (Tree) en SPSS crea arbres de classificació i de decisió per a identificar grups, descobrir les relacions entre grups i predir esdeveniments futurs. Existeixen diferents tipus d'arbre CHAID, CHAID exhaustiu, CRT i QUEST, segons el que millor s'ajusti a les nostres dades.
A decision tree is a graphical and analytical to represent all events (events) that may arise from a decision made in a moment. They help us to make the decision more "successful" from a probabilistic point of view, to a range of possible choices. These trees allow to examine the results and visually determine how the model flows. Visual results help find specific subgroups and relationships that may not be faced with more traditional statistics. Decision trees are a statistical technique for segmentation, stratification, prediction, data reduction and variable screening, identification of interactions, category merging and discretizing continuous variables. The function decision trees (Tree) in SPSS creates classification trees and decision to identify groups, discover relationships between groups and predict future events. There are different types of tree CHAID, Exhaustive CHAID, CRT and QUEST, whichever best fits our data.
Un árbol de decisión es una forma gráfica y analítica de representar todos los eventos (sucesos) que pueden surgir a partir de una decisión asumida en cierto momento. Nos ayudan a tomar la decisión “más acertada”, desde un punto de vista probabilístico, ante un abanico de posibles decisiones. Estos árboles permiten examinar los resultados y determinar visualmente cómo fluye el modelo. Los resultados visuales ayudan a buscar subgrupos específicos y relaciones que tal vez no encontraríamos con estadísticos más tradicionales. Los árboles de decisión son una técnica estadística para la segmentación, la estratificación, la predicción, la reducción de datos y el filtrado de variables, la identificación de interacciones, la fusión de categorías y la discretización de variables continuas. La función árboles de decisión (Tree) en SPSS crea árboles de clasificación y de decisión para identificar grupos, descubrir las relaciones entre grupos y predecir eventos futuros. Existen diferentes tipos de árbol CHAID, CHAID exhaustivo, CRT y QUEST según el que mejor se ajuste a nuestros datos.
 
Publisher Universitat de Barcelona
 
Contributor


 
Date 2013-01-08
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion



 
Format application/pdf
 
Identifier http://revistes.ub.edu/index.php/REIRE/article/view/reire2013.6.1615
10.1344/reire2013.6.1615
 
Source REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació; Vol. 6, No 1; 65–79
REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació; Vol. 6, No 1; 65–79
REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació; Vol. 6, No 1; 65–79
2013-2255
 
Language spa
 
Relation http://revistes.ub.edu/index.php/REIRE/article/view/reire2013.6.1615/7229
/*ref*/Hernández, J., Ramírez, M. J., y Ferri, C. (2004). Introducción a la minería de datos. Madrid: Pearson educación.
/*ref*/Lind, D. A., Marchal, W. G., y Wathen, S. A. (2012). Estadística aplicada a los negocios y la economía. México D.F.: MCGraw Hill.
/*ref*/Pérez, C. (2011). Técnicas de segmentación. Conceptos, herramientas y aplicaciones. Madrid: Gaceta Grupo Editorial.
/*ref*/Pérez, C. (2004). Técnicas de análisis multivariante de datos. Aplicaciones con SPSS. Madrid: Pearson educación.
/*ref*/Pérez, C., y Santín, D. (2007). Minería de Datos: Técnicas y Herramientas. Madrid: Ediciones Paraninfo, S.A.
/*ref*/Silberschatz, A. (2007). Fundamentos de diseño de bases de datos (5ª ed.). Madrid: Mcgraw-hill/ Interamericana de España, S.A.
/*ref*/Torrado, M. (2011). Minería de datos aplicados a la educación. Consultado el 1 de octubre de 2012, en Depósito digital de la UB http://hdl.handle.net/2445/19862
/*ref*/Valderrey, P. (2010). Técnicas de segmentación de mercados. Madrid: Starbook editorial.
/*ref*/Vilà, R., y Bisquerra, R. (2004). El análisis cuantitativo de los datos. Bisquerra, R. (coord). Metodología de la investigación educativa (pp. 259-274). Madrid: La Muralla.
/*ref*/Vilà, R. (2012). Arbres de decisió amb SPSS. Consultado el 1 de octubre de 2012, en Depósito digital de la UB: http://hdl.handle.net/2445/22282
 
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https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
 

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