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Esta función es la que se conoce como función logits Y y su resultado es un score o puntuación. Para entenderlo un poco mejor.

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Para ello, usamos la función Softmaxque para el caso particular de una regresión logística binaria, sería la función Sigmoidea. La función sigmoidea ya nos es una función lineal, sino logarítmica. Por eso decimos que la regresión logística e s un algoritmo lineal con una transformación no lineal en la salida. En el blog Data Aspirantpodemos encontrar una imagen que resume muy bien todo el proceso.

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Artículo anterior Artículo siguiente. Rodríguez Pérez b. Este artículo ha recibido. Información del artículo.

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Resultados del modelo de regresión logística. Texto completo.

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Como hemos mencionado anteriormente la RL tiene una doble función: explicativa y predictiva. Conocer Dietas faciles fuerza de asociación, a través de los OR, de cada uno de los factores de riesgo con el efecto estudiado de una manera independiente, es decir, eliminando la posibilidad de que un factor confunda el efecto de otro.

Por ello resaltaremos la importancia de la selección del modelo de RL, la necesidad de evaluar el modelo viendo los criterios de ajuste del mismo, el manejo de variables dummy y los problemas relativos a la colinearidad de las variables estudiadas. Dos ejemplos que he compartido donde involucro SVM optimización de la piton impotencia de la regresión logística pueden revisar en las entradas: 1.

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Un par de ejemplos. En resumen las etapas son las siguientes: Procesar y limpiar los datos.

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Asignar la variable de clasificación o indicadora. Entrenar el algoritmo y comparar con el conjunto de prueba. Comparar contra otro algoritmo, Naive Bayes. Procesamiento import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.

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Cargamos los datos de Iris desde Scikit-learn Graficamos Importamos las librerias necesarias from matplotlib import pyplot as plt from sklearn. Importamos las librerias necesarias from matplotlib import pyplot as plt from sklearn. Un poco de teoría Por supuesto que lo que menciono como teoría es breve y para nada exhaustivo.

Para cada tipo de variable se tienen varios tipo de métricas, entre las usuales son: Para cuantitativas : Euclídea, Manhattan, L1, correlación estandarizada.

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Para categóricas : la Discreta es usual. La idea de como procesar textos.

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Resumen: 1. Las instrucciones para replicar el ejemplo: 1.

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Sobre Python Python es un lenguaje de programación interpretado multiparadigma, es decir; soporta hacer programación orientada a objetos y programación imperativa. Algunas de las convenciones que se hace al programar con las anteriores librerías, sobre todo con NumpySciPyPandas y Matplotlibson las siguientes: Convenciones en los programas para hacer uso de ciertas librerías import numpy as np import pandas as pd import scipy as sp import matplotlib.

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Las opciones son variadas y depende de las preferencias: 1. Un poco de Numpy Esta librería permite la manipulación de arreglos o matrices de datos, en consecuencia también el manejo de vectores que son matrices de un solo renglón.

Ejercicio 2: Detección y tratamiento de Outliers Avanzado.

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Ejercicio 3: Muestreo estratificado y Aleatorio en R. Módulo 6: Modelo predictivo univariante. Sentimiento en lingüística y Psicología.

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El proceso de obtener una comprensión de los datos mediante la consideración de muestras, mediciones y visualizaciones. También es crucial para comprender los experimentos y problemas de depuración del sistema.

Tipo de datos Python popular que se usa para representar conjuntos de datos de ejemplo en Pandas. Un objeto tf. Iterator proporciona acceso a los elementos de un Dataset. Para obtener detalles sobre la API del conjunto de datos, consulta la sección sobre cómo importar datos de la Guía para programadores de TensorFlow.

Por ejemplo, en la siguiente imagen, que representa un problema de clasificación binaria, el límite de decisión es la frontera entre la clase anaranjada y la azul:.

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Tipo de red neuronal que contiene varias capas ocultas. Los modelos profundos se basan en la capacidad de entrenar no linealidades. Atributo en el que la mayoría de los valores son distintos a cero, por lo general un tensor de valores de punto flotante.

Utilizaremos algoritmos de Machine Learning en Python para resolver un problema de Regresión Logística. La Regresión Logística es un Algoritmo Supervisado y se utiliza para clasificación.

Compara esto con el atributo disperso. Atributo con un conjunto finito de valores posibles. Por ejemplo, un atributo cuyos valores solo pueden ser animalvegetal o mineral es un atributo discreto o categórico.

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Compara esto con el atributo continuo. Modelo que se entrena en línea con actualizaciones continuas. Esto significa que constantemente ingresan datos al modelo.

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Método de regularización que implica finalizar el entrenamiento del modelo antes de que la pérdida de entrenamiento deje de disminuir.

En la interrupción anticipada, el entrenamiento del modelo finaliza cuando la pérdida en un conjunto de datos de validación comienza a aumentar, es decir, cuando empeora el rendimiento de la generalización.

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Atributo categórico representado como un atributo de valor continuo. Por lo general, las incorporaciones son una traslación de un vector de dimensiones altas a un espacio de dimensiones bajas. Por ejemplo, puedes representar las palabras de una oración en inglés de cualquiera de las dos formas siguientes:.

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Elección de la función del modelo que minimiza la pérdida en el conjunto de entrenamiento. Compara esto con la minimización del riesgo estructural.

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Ensamble de las predicciones de varios modelos. Los modelos amplios y profundos son un tipo de ensamble.

En el post de hoy, analizaremos el tipo de problema, y el algoritmo que vamos a utilizar para la nuestro modelo de predicción, la regresión logística.

Recorrido de entrenamiento completo por todo el conjunto de datos, de manera que cada ejemplo se observe una vez. Instancia de la clase tf. Puedes crear tus propios estimadores personalizados como se describe aquí o instanciar estimadores prediseñados creados por otras personas. Fila de un conjunto de datos. Consulta también ejemplo etiquetado y ejemplo sin etiqueta.

Ejemplo en el que el modelo predijo de manera incorrecta la clase negativa.

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Por ejemplo, el modelo infirió que un mensaje de correo electrónico en particular no era spam la clase negativapero ese mensaje de correo electrónico en realidad era spam. Ejemplo en el que el modelo predijo de manera incorrecta la clase positiva.

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Por ejemplo, el modelo infirió que un mensaje de correo electrónico en particular era spam la clase positivapero ese mensaje de correo electrónico en realidad no era spam. Eje x en una curva ROC.

Hola como estas una preguntita com ases para tener sejas perfectas ??

La tasa de FP se define de la siguiente manera:. Variable de entrada que se usa para realizar predicciones.

Qué onda con los drs. , No la habían revisado antes de operarla ?

Función que especifica cómo un modelo debería interpretar un atributo específico. Las funciones tf.

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Atributo sintético que se forma al combinar tomar el producto cartesiano de atributos binarios individuales obtenidos directamente de datos categóricos o mediante discretización de atributos continuos. Los atributos combinados ayudan a representar relaciones no lineales.

Consulta también tf. En algunas ocasiones, la ingeniería de atributos se denomina extracción de atributos.

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Por ejemplo, código postal, tamaño de la propiedad y estado de la propiedad pueden conformar un conjunto de atributos simples para un modelo que predice los precios de la vivienda. Example es simplemente un contenedor de datos, debes especificar lo siguiente:.

Me encantaría que saliera el nuevo Zelda. Para mí Zelda BOTW es el mejor juego que he jugado en la historia. El pequeño problema es que Nintendo sabe de lo poco exigente que son los Fanboys. Y puede que lo retrase uno o dos años.

La API de Estimator proporciona opciones para producir una especificación de atributos a partir de una lista de Columnas de atributos. Consulta también aprendizaje en un solo intento.

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Consulta softmax. Compara esto con el muestreo de candidatos.

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Una capa completamente conectada también se conoce como una capa densa. Se refiere a la capacidad del modelo de realizar predicciones correctas sobre datos nuevos nunca antes vistos, en oposición a los datos que se usan para entrenar el modelo.

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Generalización de modelos de regresión de mínimos cuadrados que se basan en el ruido gaussianocon respecto a otros tipos de modelos basados en otros tipos de ruidos, como el ruido de Poisson o el ruido categórico. Entre los ejemplos de modelos lineales generalizados se incluyen los siguientes:.

Hola lyna mañana una amiga sub tuya es su cumple le saludas en el próximo video? se llama natalia plss saludala

A diferencia de un modelo profundo, un modelo lineal generalizado no puede "aprender atributos nuevos". Vector de los derivados parciales con respecto a todas las variables independientes. Limitación de los valores del gradiente antes de aplicarlos.

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El recorte de gradiente ayuda a garantizar la estabilidad numérica y previene el crecimiento excesivo de gradientes.

Capa sintética en una red neuronal entre la capa de entrada es decir, los atributos y la capa de salida la predicción.

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Para la clasificación binaria, el atributo de pérdida de bisagra se define de la siguiente manera:. Para este ejemplo he creado un block de notas Jupyter donde se muestra paso a paso el ejercicio.

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tratando de encontrar su próstata por primera vez Las principales referencias sobre las cuales comento los métodos son [1,2] y algunos artículos o reportes que dejo en las referencias. Lo que ya no comento es la parte estadística; es decir, los detalles sobre las pruebas de hipótesis y las potencias de las pruebas las comenté en otras entradas.
el amor es mas importante que la fe Fracción de predicciones que se realizaron correctamente en un modelo de clasificación.

Mediante el método dataframe. A continuación llamamos al método dataframe.

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Antes de empezar a procesar el conjunto de datos, vamos a hacer unas visualizaciones que muchas veces nos pueden ayudar a comprender mejor las características de la información con la que trabajamos y su correlación. Y también podemos interrelacionar las entradas de a pares, para ver como se concentran linealmente las salidas de usuarios por colores: Sistema Operativo Windows en azul, Macintosh en verde y Linux en rojo.

Muchas gracias, saludos desde Colombia.

Ejecutamos X. Y confirmamos cuan bueno fue nuestro modelo utilizando model.

Hola Javier, donde puedo encontrar más información de app inventor 2 que me permita crear la aplicacion que necesito?.

Logistic Regression: 0. También podemos ver el reporte de clasificación con nuestro conjunto de Validación.

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La valoración que de aqui nos conviene tener en cuenta es la de F1-scoreque tiene en cuenta la precisión y recall. Lo probamos en nuestro modelo y vemos que lo clasifica como un usuario tipo 2, es decir, de Linux.

Aqui te lo cuento!

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Durante este artículo vimos cómo crear un modelo de Regresión Logística en Python para poder clasificar el Sistema Operativo de usuarios a partir de sus características de navegación en un sitio web. Si tuviéramos que predecir valores continuos, deberemos aplicar Regresión Lineal. Recuerda descargar los archivos para realizar el Ejercicio:.

Regresión Logística en Python | Aprende Machine Learning

Guardar Guardar. Hola, quisiera saber que algoritmo de machine learning me serviría para clasificar a mis clientes.

Bienvenido!

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Bayesian methodology for simultaneous optimization of multiple responses. Jorge Limón 1Manuel A.

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Para incorporar estas diferencias en cuanto a la relevancia de las variables de respuesta analizadas se utiliza la media geométrica ponderada de las probabilidades de que cada variable cumpla con su especificación. Mediante un ejemplo se muestra como la modificación propuesta ayuda a obtener distintos escenarios óptimos para considerar en la toma de decisiones. The application of a bayesian methodology for simultaneous optimization of multiple responses is presented.

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A previous proposal is modified by introducing a modification that makes it more flexible, allowing working optimización de la piton impotencia de la regresión logística the case in which not all the variables considered in the study are equally important. To incorporate in the methodology these differences related to the analyzed response variables the weighted geometric mean of the probabilities that each variable meets its own specification is used.

With this change, the multiple optimization variables are converted into only one. An example to show how the proposed modification helps in achieving different optimal scenarios to consider in making decisions is discussed. Keywords: multiple responses, optimization, bayesian methodology, weighted geometric mean.

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A este respecto Limón et al. Se han propuesto otros enfoques basados en la deseabilidad para corregir algunos detalles de la propuesta original, como en Ch'ng et al.

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Función de pérdida: Ames et al. La pérdida total a la sociedad debida a las desviaciones en todas las características del producto se puede tomar como la suma de las pérdidas debidas a las características individuales.

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Estas funciones de pérdida se deben minimizar para obtener las mejores condiciones de operación del proceso ya que esto minimizaría la pérdida del cliente o de la sociedad. Entre los autores que sugieren las técnicas que utilizan estos índices de capacidad, se encuentran Ch'ng et al.

Hola apenas fui al doctor y medijo q tengo muchaaaaas....piedras en la vesícula. Medijo q si fuera una si sale. Pero como tengo muchas corro el riesgo de que se me vayan x las vías biliares y es muy riesgoso, usted cree q si me sirva este remedio y no corra ese riesgo q se mueven x las vías??

De hecho el índice MCpk es fuertemente influenciado por las características de calidad que tienen una capacidad baja. El índice MCpk es una variable del tipo lo mayor es lo mejor, por lo que debe maximizarse, lo cual puede lograrse con el uso de métodos numéricos, por ejemplo el método del gradiente reducido generalizado que es el que utiliza el autor.

Similar al índice MCpk, el índice MCpm se calcula como la media geométrica de las medidas de desempeño Cpm individuales.

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La optimización es similar a la del MCpk, sin embargo el índice MCpm, como el índice Cpm, requiere de valores objetivo para cada característica de calidad, por lo que no es tan flexible con el índice MCpk. Es por esto que en su enfoque se considera la posibilidad de considerar la importancia relativa de las diferentes características de calidad.

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Miró-Quesada et al. Frecuentemente se presenta el caso en que estas propiedades son que el vector de respuestas y satisfaga las especificaciones. Digamos que A representa la región del espacio de respuestas definido por estas especificaciones.

La región A puede tener una forma arbitraria. Johnson en su libro Multivariate statistical simulation menciona que se puede simular una variable aleatoria t - variada y, La buena dieta la simulación de una variable aleatoria normal multivariada y una variable aleatoria chi-cuadrada independiente Peterson, Entonces la idea es generar una gran cantidad de valores de las respuestas utilizando la ecuación 6 y compararlos contra sus respectivas especificaciones para poder determinar la probabilidad de conformancia de cada una de las variables en cada condición de operación del proceso z xpara lo que se generó un programa en matlab, en el cual se incluyó un contador que se incrementa cada vez que optimización de la piton impotencia de la regresión logística vector de las p variables generadas cumplen con sus respectivas especificaciones, posteriormente este contador se divide entre la cantidad de iteraciones realizadas y así se obtienen las probabilidades para cada condición z x.

Mientras que Peterson y Miró-Quesada et al. A continuación se ilustra la metodología con las modificaciones propuestas y sus efectos en los resultados obtenidos mediante un ejemplo.

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La metodología propuesta, consta de las siguientes etapas:. Etapa II: Planear y realizar el experimento de tal forma que permita ajustar modelos para las diferentes variables de respuesta a optimizar.

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Si alguna variable de respuesta no cumple con este requisito se saca del estudio. Etapa IV: Determinar la cantidad de combinaciones de los factores de control a simularse, de tal forma que resulte una malla lo suficientemente fina que permita ajustar el modelo logístico y generar las iteraciones necesarias para cada corrida.

Etapa VI: Ajustar el modelo logístico para la Mgp.

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Optimización de la piton impotencia de la regresión logística este caso se utilizó minitab En este caso esto se hizo con la ayuda de Excel Fases I y II: Para ilustrar la metodología anterior se toman los datos del problema propuesto por Myers y Montgomeryen el cual se consideran tres variables de diseño, tiempo de reacción x 1temperatura x 2 y porcentaje de catalizador x 3 y dos variables de respuesta, porcentaje de. Los datos se muestran en la tabla 1. Fase III: Con los datos de este experimento el modelo de segundo orden ajustado para la variable conversión es el siguiente:.

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Mientras que el modelo de segundo orden ajustado para la variable actividad es el siguiente:. Tabla 1: Datos tomados para ilustrar la metodología.

En este preciso momento tengo mareo picazón punzadas en el cuerpo contractura muscular en costilla y cuello, es bien molesto........

Fase IV: En cuanto a la cantidad de combinaciones a simular, en este caso fue un arreglo 11 2es decir, se trabajó con combinaciones diferentes de los factores de control x 2 y x 3utilizando los siguientes niveles para cada variable:. Una vez que se determinó la cantidad de combinaciones, se requiere determinar la cantidad de corridas a simularse en cada una de ellas utilizando la ecuación 6.

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Es en este punto también en el que se atiende la robustez, debido a para cada una de las combinaciones de x 2 y x 3mientras estas permanecen fijas en la simulación de los vectores de respuestas, la variable X 1 toma un valor diferente en cada iteración, el cual se genera de una distribución normal 0,0.

En este ejemplo se consideraron cuatro escenarios distintos, en cada uno de los cuales las medias geométricas se calcularon con las ponderaciones que se indican en la tabla 2.

hola hace 16 días que tengo los nódulos en casa y no me crecen además el yogur tiene un sabor muy raro

Tabla 2: Ponderaciones consideradas para las variables de respuesta. Los mejores resultados obtenidos en esta malla, así como sus condiciones de operación correspondientes se encuentran resumidos en la tabla 4.

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Por lo que cada vector generado se compara contra estos valores, para calcular las probabilidades de conformancia. En este punto también debe mencionarse que esta metodología de optimización funciona adecuadamente tanto para especificaciones bilaterales como unilaterales. Fase VI: Toda vez que se ha simulado la malla con las diferentes combinaciones de los factores de interés, lo siguiente es ajustar un modelo logístico para Mgp.

En las ecuaciones 91011 y 12se muestran los modelos ajustados para la Mgp 1Mgp 2Mgp 3 y Mgp 4 respectivamente considerando las variables de control, todos construidos optimización de la piton impotencia de la regresión logística el software minitab Tabla 4: Mejores resultados obtenidos en la malla simulada para cada ponderación. Las comparaciones de los resultados simulados contra los pronosticados por el modelo para la Mgp 1Mgp 2Mgp 3 y Mgp 4 se muestran en 1as figuras 12 Adelgazar 50 kilos, 3 y 4respectivamente.

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A la hora de utilizar el Solver de Excel, es necesario empezar el algoritmo con valores iniciales para las variables de interés. Se sugiere que se inicie el algoritmo en varias ocasiones con distintos valores para evaluar la consistencia de la solución alcanzada.

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Los resultados obtenidos muestran que en los cuatro casos siempre hubo convergencia hacia el mismo resultado, independientemente de los valores iniciales, lo que puede apreciarse en la Tabla 5. Tabla 5: Resultados de la optimización.

Fase IX: Una vez obtenidas las condiciones óptimas de operación para el proceso, se procede a hacer en cada condición de operación propuesta para cada una de las medias geométricas ponderadas analizadas, una evaluación de los resultados, primeramente sustituyendo estos valores en sus respectivos modelos logísticos y posteriormente haciendo una simulación como corrida de confirmación de nuevos optimización de la piton impotencia de la regresión logística de respuestas.

La tabla 7 muestra desglosados los resultados obtenidos con los vectores simulados como validación para Mgp 1Mgp 2Mgp 3 y Mgp 4en la cual, la columna Mgp se refiere a las medias geométricas ponderadas calculadas utilizando las ponderaciones descritas en la tabla 2 partiendo de los valores p 1 y p 2 de las columnas anteriores.

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Tabla 7: Resultados de la evaluación por simulación de las condiciones óptimas encontradas. Esto se debe a que en Mgp 2 se le da un mayor peso a y 1 0.

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El efecto contrario respecto a y 1 y y 2 puede observarse cuando se revisan los resultados de Mgp 4, ya que en este caso se busca un mejor resultado en y 2 a expensas de y 1, lo que queda de manifiesto en las ponderaciones otorgadas de 0.

En este trabajo se utilizó la metodología propuesta por Miró-Quesada et al.

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Fase X: En los resultados que se muestran en el ejemplo para ilustrar la metodología con las modificaciones planteadas, se puede ver primeramente que esta funciona adecuadamente, ya que lleva a resultados que son coherentes con la información que se tiene. Por otra parte en lo que se refiere a las diferentes ponderaciones posibles a las variables de respuesta, se puede ver que estas realmente pueden afectar los resultados obtenidos.

Continuando con las comparaciones, al considerar a Mpg 4, se puede observar que los valores óptimos propuestos tanto optimización de la piton impotencia de la regresión logística x 2 como para x 3, ahora sí son bastante diferentes a los anteriores, sobre todo en x 2, esto es debido a que en esta ocasión se le dio una ponderación de 0.

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Con lo anterior entonces se puede concluir que la metodología funciona adecuadamente con las modificaciones propuestas y que dar ponderaciones diferentes a las variables de respuesta, sí puede modificar los resultados óptimos alcanzados, buscando configuraciones del proceso con mejores comportamientos en las variables con los mayores pesos.

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CASO DE ESTUDIO Fases I y II: Para ilustrar la metodología anterior se toman los datos del problema propuesto por Myers y Montgomeryen el cual se consideran tres variables de diseño, tiempo de reacción x 1temperatura x 2 y porcentaje de catalizador x 3 y dos variables de respuesta, porcentaje de conversión y 1 y actividad térmica y 2 y se utiliza un diseño central compuesto con seis corridas centrales.

Tabla 5: Resultados de la optimización Fase IX: Una vez obtenidas las condiciones óptimas de operación para el proceso, se procede a hacer en cada condición perdiendo peso operación propuesta para cada una de las medias geométricas ponderadas analizadas, una evaluación de los resultados, primeramente sustituyendo estos valores en sus respectivos modelos logísticos y posteriormente haciendo una simulación como corrida de confirmación de nuevos vectores de respuestas.

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