Programación genética: La regresión simbólica

Moreno Parra, Rafael Alberto

dc.creator	Moreno Parra, Rafael Alberto
dc.date	2007-06-01
dc.date.accessioned	2022-05-25T14:14:51Z
dc.date.available	2022-05-25T14:14:51Z
dc.identifier	https://revistas.unilibre.edu.co/index.php/entramado/article/view/3315
dc.identifier.uri	http://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/36622
dc.description	Regression analysis is a statistical analysis that aims to deduct the pattern in a series of data or research the statistical relation between a dependent variable (Y) and one or more dependent variables, the result is an algebraic expression type Y=F (X1, X2, …Xn). This article has the most common regression analysis: lineal regression which has one independent variable Y=F(X). A common user comes into contact with lineal regression when using electronic sheets that implement tendency line deduction given a series of data. However, he/she will notice there are certain limits to this technique for example, the data has sinusoidal behavior or follows some algebraic function behavior or a combination of algebraic functions beyond the offered menu: lineal, polynomial, potential, logarithmic or exponential. Symbolic regression (a genetic programming application) has the same objective as lineal regression but with a much greater search spectrum and much less limitations: Given the data, it will search for the pattern (algebraic expression) that identifies their behavior ascending to all types of functions and algebraic combinations.	en-US
dc.description	El análisis de regresión es una técnica estadística que busca deducir el patrón de una serie de datos o investigar la relación estadística entre una variable dependiente (Y) y una o más variables independientes, el resultado es una expresión algebraica del tipo Y=F(X1, X2, …Xn). En este artículo se trabaja con el tipo de análisis de regresión más usual: la regresión lineal que tiene una variable independiente Y=F(X). El usuario común tiene contacto con la regresión lineal al usar las hojas electrónicas que implementen la deducción de líneas de tendencia dada una serie de datos. Sin embargo, se percatará que existen varios límites en esta técnica, por ejemplo, los datos tienen comportamientos sinusoidales o siguen un comportamiento de alguna función algebraica o combinación de funciones algebraicas por fuera del menú ofrecido: lineal, polinomial, potencial, logarítmica o exponencial. La regresión simbólica (una aplicación de la Programación Genética) tiene el mismo objetivo de la regresión lineal pero con un espectro mucho mayor de búsqueda y menos limitaciones: Dados los datos, buscará el patrón (expresión algebraica) que identifique el comportamiento de estos accediendo a todo tipo de funciones y combinaciones algebraicas.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Universidad Libre	es-ES
dc.relation	https://revistas.unilibre.edu.co/index.php/entramado/article/view/3315/2708
dc.source	Entramado; Vol. 3 No. 1 (2007): Entramado; 76-85	en-US
dc.source	Entramado; Vol. 3 Núm. 1 (2007): Entramado; 76-85	es-ES
dc.source	Entramado; v. 3 n. 1 (2007): Entramado; 76-85	pt-BR
dc.source	2539-0279
dc.source	1900-3803
dc.subject	Programación genética	es-ES
dc.subject	regresión simbólica	es-ES
dc.subject	análisis de regresión	es-ES
dc.subject	inteligencia artificial	es-ES
dc.subject	evolución artificial	es-ES
dc.subject	computación evolutiva	es-ES
dc.subject	Genetic programming	en-US
dc.subject	symbolic regression	en-US
dc.subject	regression analysis	en-US
dc.subject	artificial intelligence	en-US
dc.subject	artificial evolution	en-US
dc.subject	evolutionary computation	en-US
dc.title	Programación genética: La regresión simbólica	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion

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