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Recordemos que el analisis estadistico implicativo tiene como objetivo descubrir y estructurar en forma de reglas, un conjunto de datos que interrelaciona una población de sujetos (u objetos) con unconjunto de variables, a partir de la modelización estadística de la quasiimplicación: cuando la variable o la conjunción de variables "a" es observada en la población, entonces generalmente lavariable "b" lo es también. Las variables en cuestión pueden ser de distintos tipos: binario, modal, numérico, intervalo, difuso, ... Los conjuntos de reglas obtenidos pueden ser estructurados segúndiferentes enfoques complementarios (grafo implicativo, jerarquía orientada). La visualización de los resultados, así como su interretación, es facilitada por el software C.H.I.C. (ClasificaciónJerárquica, Implicativa y Cohesiva).

Objetivo descubrir y estructurar en forma de reglas, un conjunto de datos que interrelaciona una población con un conjunto de variables, a partir de la modelizaciónestadística de la quasiimplicación: cuando la variable o la conjunción de variables "a" es observada en la población, entonces generalmente la variable "b" lo es también. Las variables en cuestión puedenser de distintos tipos: binario, modal, numérico, intervalo, difuso, ... Los conjuntos de reglas obtenidos pueden ser estructurados según diferentes enfoques complementarios (grafo implicativo,jerarquía orientada). La visualización de los resultados, así como su interretación, es facilitada por el software C.H.I.C. (Clasificación Jerárquica, Implicativa y Cohesiva).


Población (Datos, Variablesy sus relaciones)


Modelización Estadística de Cuasiimplicación
Cuando la variable "a" es observada en la población, entonces generalmente (casi siempre) la variable "b" también es observadaDescubrir y estructurar reglas (enfoques complementario como: grafo implicativo, jerarquía orientada)

PROCESO
1. Diseño de la Base de datos estadística
2. Estudio Descriptivo
3. Árbol de...