Aplicación informática para generación de reglas de asociación por conteo de frecuencias

• Autores: A. Almiñana, Laureano Fernando Escudero Bueno, Alejandro Rabasa Dolado, Juan José Rodríguez Diez, Laureano Santamaría Arana
• Localización: XXX Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y de las IV Jornadas de Estadística Pública: actas, 2007, ISBN 978-84-690-7249-3
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este trabajo se presenta una aplicaci´on inform´atica para la generaci´on de reglas de asociaci´on a partir del m´etodo de conteo de frecuencias y los conceptos asociados de soporte y confianza. La aplicaci´on (de car´acter gen´erico) es probada sobre datos de una red de riego, para generar reglas que describan el funcionamiento de la misma. Los datos recibidos son discretizados y posteriormente se lleva a cabo una proceso de conteo de frecuencias de aparici´on de estos valores para terminar elaborando un conjunto de reglas que ayuden a describir el comportamiento real, en ese periodo, de la red monitorizada.

    En los estudios descriptivos y predictivos, el tipo de an´alisis de datos m´as extendido es el conocido como `ýbasado en modelos�ý y el c´alculo de alguna variable se realiza en funci´on de una expresi´on aritm´etica o de un sistema de ecuaciones m´as o menos complejos, que plasman las restricciones f´ýsicas de la red y el comportamiento exacto de todas sus variables. Estos m´etodos han demostrado ser muy eficientes en la mayor´ýa de los contextos de aplicaci´on, pero son poco flexibles y muy vulnerables a anomal´ýas en el conjunto de datos.

    Un tipo de m´etodos alternativos, conocidos como `ým´etodos conducidos por los datos�ý, tratan de encontrar relaciones entre los datos, tendencias y asociaciones sin partir de ning´un conocimiento previo, y examinando exclusivamente los datos en s´ý. Estos m´etodos son menos dependientes del problema que pretenden resolver (es decir son m´etodos m´as generales, aplicables a diferentes marcos con ligeras modificaciones), igualmente eficientes en la mayor´ýa de los casos y menos susceptibles a los valores extremos o an´omalos en los conjuntos de datos.

    Concretamente, el m´etodo que se ofrece en este trabajo es conocido como Sistemas de Reglas de Asociaci´on. A partir de las reglas generadas se obtiene una descripci´on del funcionamiento de la red muy ajustado al comportamiento real.