Creación e implementación de un clasificador suave para estimar la aprobación de los estudiantes del instituto de ciencias matemáticas de la ESPOL

Abstract

La conjunción de estadística e informática obtiene como resultado conocimiento en estado puro, es muy difícil imaginar de forma independiente que avance existiera en cada rama de forma individual si no existiera la otra, aunque a simple vista podríamos definir como la computación como un área independiente, el desarrollo sostenido en los últimos tiempos de la misma no sería posible si las ciencias numéricas no existieran. El presente estudio contiene una gran parte de ambas, logrando de cierta forma hacer una interacción natural entre las mismas. La clasificación bayesiana aplicada a la resolución del problema de estimación de aprobación de materias para estudiantes del Instituto de Ciencias Matemáticas de la ESPOL, responde en gran medida a que podamos analizar tan rápidamente la totalidad de registros disponibles para el semestre específico objeto de estimación sobre el modelo definido de sobre como vamos a clasificar, y aplicarlo a una cantidad igual o menor de datos adicionales o extenderlo ha las demás unidades académicas, teniendo resultados que comparados a la realidad, se aproximan de forma bastante confiable como se explica a lo largo del estudio.