Evaluación de técnicas de clasificación para predecir el rendimiento académico de ingresantes a la universidad en temas de matemática

En el proceso de inscripción a las carreras de grado de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa, y en el desarrollo de las actividades del Programa de Ambientación a la Vida Universitaria de la Institución, se recolectan múltiples datos aportados por los aspirantes a través de los sistemas de gestión. Éstos constituyen una importante fuente de información, en tanto se extraiga conocimiento para el análisis de la realidad de los estudiantes y los contextos en los que ellos aprenden, y para el diseño de eventuales planes de acción. Es una realidad la constante preocupación de la comunidad institucional por los elevados índices de deserción, o retrasos en alcanzar su título de grado, por dificultades en asignaturas vinculadas con la matemática. La línea de investigación presentada propone procesar los datos recolectados a través de los sistemas de gestión durante el ingreso, y resultados del seguimiento de la actividad académica en asignaturas de matemática, para obtener posibles patrones entre los estudiantes que alcancen idénticos logros. Los modelos resultantes permitirán predecir el rendimiento académico en el área y determinar factores que lo afectan para implementar políticas de retención adecuadas.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Evaluación de técnicas de clasificación para predecir el rendimiento académico de ingresantes a la universidad en temas de matemática

En el proceso de inscripción a las carreras de grado de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa, y en el desarrollo de las actividades del Programa de Ambientación a la Vida Universitaria de la Institución, se recolectan múltiples datos aportados por los aspirantes a través de los sistemas de gestión. Éstos constituyen una importante fuente de información, en tanto se extraiga conocimiento para el análisis de la realidad de los estudiantes y los contextos en los que ellos aprenden, y para el diseño de eventuales planes de acción. Es una realidad la constante preocupación de la comunidad institucional por los elevados índices de deserción, o retrasos en alcanzar su título de grado, por dificultades en asignaturas vinculadas con la matemática. La línea de investigación presentada propone procesar los datos recolectados a través de los sistemas de gestión durante el ingreso, y resultados del seguimiento de la actividad académica en asignaturas de matemática, para obtener posibles patrones entre los estudiantes que alcancen idénticos logros. Los modelos resultantes permitirán predecir el rendimiento académico en el área y determinar factores que lo afectan para implementar políticas de retención adecuadas.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Evaluación de técnicas de clasificación para predecir el rendimiento académico de ingresantes a la universidad en temas de matemática

En el proceso de inscripción a las carreras de grado de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa, y en el desarrollo de las actividades del Programa de Ambientación a la Vida Universitaria de la Institución, se recolectan múltiples datos aportados por los aspirantes a través de los sistemas de gestión. Éstos constituyen una importante fuente de información, en tanto se extraiga conocimiento para el análisis de la realidad de los estudiantes y los contextos en los que ellos aprenden, y para el diseño de eventuales planes de acción. Es una realidad la constante preocupación de la comunidad institucional por los elevados índices de deserción, o retrasos en alcanzar su título de grado, por dificultades en asignaturas vinculadas con la matemática. La línea de investigación presentada propone procesar los datos recolectados a través de los sistemas de gestión durante el ingreso, y resultados del seguimiento de la actividad académica en asignaturas de matemática, para obtener posibles patrones entre los estudiantes que alcancen idénticos logros. Los modelos resultantes permitirán predecir el rendimiento académico en el área y determinar factores que lo afectan para implementar políticas de retención adecuadas.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de minería de datos como alternativa a las técnicas estadísticas de discriminación y clasificación multivariadas clásicas

En este trabajo se describe brevemente una de las líneas de investigación que se están llevando a cabo en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa, en relación a Métodos Multivariados Discriminantes y de Clasificación, y su sensibilidad y fiabilidad en la aplicación a diferentes problemas reales o simulados. Si bien el estudio puede centrarse en ciertos métodos que podrían entenderse como clásicos y de una esencia más estadística, es indudable que, en los últimos años, se ha producido un gran crecimiento en las capacidades de generar y recolectar datos. En estos enormes volúmenes de datos, existe gran cantidad de información a la que sería difícil, cuando no imposible, acceder mediante los métodos clásicos. Técnicas propias de la Minería de Datos, posibilitan el análisis de estas masas de datos, en búsqueda de patrones y predicciones, que permitan generar información útil a partir de ellos. Se pretende, entonces, comparar las diferentes técnicas estadísticas clásicas con las propias de la Minería de Datos en las tareas de Discriminación y Clasificación, estableciendo similitudes y diferencias, y analizando las estimaciones que se obtienen con ellas al aplicarlas a problemas reales o simulados.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de minería de datos como alternativa a las técnicas estadísticas de discriminación y clasificación multivariadas clásicas

En este trabajo se describe brevemente una de las líneas de investigación que se están llevando a cabo en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa, en relación a Métodos Multivariados Discriminantes y de Clasificación, y su sensibilidad y fiabilidad en la aplicación a diferentes problemas reales o simulados. Si bien el estudio puede centrarse en ciertos métodos que podrían entenderse como clásicos y de una esencia más estadística, es indudable que, en los últimos años, se ha producido un gran crecimiento en las capacidades de generar y recolectar datos. En estos enormes volúmenes de datos, existe gran cantidad de información a la que sería difícil, cuando no imposible, acceder mediante los métodos clásicos. Técnicas propias de la Minería de Datos, posibilitan el análisis de estas masas de datos, en búsqueda de patrones y predicciones, que permitan generar información útil a partir de ellos. Se pretende, entonces, comparar las diferentes técnicas estadísticas clásicas con las propias de la Minería de Datos en las tareas de Discriminación y Clasificación, estableciendo similitudes y diferencias, y analizando las estimaciones que se obtienen con ellas al aplicarlas a problemas reales o simulados.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Iris de Fisher: sus posibilidades para un aprendizaje significativo de la clasificación y discriminación multivariantes

El conjunto de datos “Iris de Fisher” ha sido extensamente utilizado en la literatura estadística y en numerosos artículos sobre testeo y comparación de técnicas de discriminación y clasificación multivariadas. Sin embargo, los modelos creados a partir de estas técnicas, requieren el cumplimiento de ciertos supuestos que no son satisfechos por este conjunto de datos. El objetivo de este trabajo es presentar una propuesta para introducir los procedimientos del Análisis Lineal Discriminante y el Análisis de Agrupamientos (Clusters) utilizando estos datos clásicos, en un curso de análisis estadístico multivariado exploratorio, mediante el empleo del software R, con especial atención en el análisis de los supuestos necesarios, la estimación e interpretación de los modelos obtenidos, y la validación de resultados

Implementation of IEC61850, in a conventional substation control system

Examensarbete i Elektronik och datorteknik utfördes på teknikavdelningen vid ABB Substations, Västerås.  Syftet med arbetet är att teoretiskt illustrera skillnaden mellan konventionella och numeriska kontrollsystem för substationer. Kontrollsystemen är vitala delar i substationer som styr, övervakar och skyddar anläggningens kopplingsutrustning och skyddar mot skador på egendom och människor. Konventionella kontrollsystem kräver mycket material och konsumerar onödigt på jordens naturresurser. I konventionella kontrollsystem sker allt signalutbyte och kommunikation mellan utrustningar i anläggningarna via kopparkablar. Alla manöversignaler skickas via koppartråd mellan manövertavlor och apparater. Kopparkablar isolerat med olika isolationsmaterial, förläggs i kabalkanaler och kabelstegar. Kontrollutrustning byggs i apparatskåp. Man kan minska miljöpåverkan genom att används IEC61850-teknik och fiberoptiska kablar för kommunikation och signalutbyte. Det reducerar konsumtionen av naturens tillgångar och miljöpåverkan. IEC61850 är ett standardprotokoll för automationsystem i anläggningar och är kompatibelt för produkter mellan de flesta tillverkarna av kontrollutrustning. Numeriska kontrollsystem har enkelt åtkomst till stationsdata och kan upprätta statistik för att analysera och förstå systemet karaktär och därmed underlätta planering av underhåll och uppgradering av systemet.This bachelor thesis in Electronic and computer engineering is performed at ABB Substations Engineering department. Purpose of the thesis is to illustrate theoretically differences between conventional and numerical control systems for substation. Control system is vital part of substation which control, monitor and protect substations equipment hence protect against damage to property and human beings. Conventional control system consume lots of material and have huge impact on environment and has more risk for fire, toxic gases, and explosions. All operations and signal exchange in conventional control system is through copper cables which are isolated with different isolation materials and to be laid in cable trenches, on cable ladders. It needs metal case cubicles to install and manage different components. Manufacturing and transportation of all material consume resources from nature. The footprints can be reduced dramatically by implementing IEC61850 to conventional control system and using fiber optics cables for communication and signal exchange. This reduces the consumption of natural resources. It can even decrease or eliminate the dependency of particular manufacturer of control equipment or components. IEC61850 is a standard protocol which is compatible with all major control equipment, manufactured by different companies and have high interoperability. Numerical control systems have easy access to data and statistics which help to understand nature of system hence planning maintenance and upgrading of system