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Estudio Multivariante para identificar estadio de cáncer para mejorar la supervivencia calidad de vida

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dc.contributor.advisor Ruiz Barzola, Omar, Director
dc.contributor.author Avila Lino, Víctor Fernando
dc.creator ESPOL.FCNM
dc.date.accessioned 2024-09-16T18:23:49Z
dc.date.available 2024-09-16T18:23:49Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.citation Avila Lino, V. F. (2024). Estudio Multivariante para identificar estadio de cáncer para mejorar la supervivencia calidad de vida. [Proyecto de Titulación]. ESPOL.FCNM .
dc.identifier.uri http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/62024
dc.description En investigación los tipos de estadios de cáncer, uno de los problemas es identificar la gravedad del cáncer. En este trabajo con la aplicación de análisis multivariante permite un enfoque integral en la interpretación de datos, ayuda a identificar factores críticos, segmentar grupos, predecir tendencias y resumir la información compleja en patrones interpretables, en buscan insights más precisos y profundos, los métodos de análisis multivariantes como Método Statis, Análisis Factorial Múltiple (AFM), nos permiten explorar relaciones complejas entre múltiples variables y proporcionan una visión más completa de los fenómenos que estamos estudiando
dc.format application/pdf
dc.format.extent 58 página
dc.language.iso spa
dc.publisher ESPOL.FCNM
dc.rights openAccess
dc.subject Tipos de estadios de cáncer
dc.subject Análisis multivariante
dc.subject Análisis Factorial Múltiple (AFM)
dc.subject Método Statis
dc.title Estudio Multivariante para identificar estadio de cáncer para mejorar la supervivencia calidad de vida
dc.type Magister en Estadística Aplicada
dc.identifier.codigoespol T-110595
dc.description.city Guayaquil
dc.description.degree Escuela Superior Politécnica del Litoral
dc.identifier.codigoproyectointegrador POSTG039
dc.description.abstractenglish In cancer staging research, one of the problems is to identify the severity of the cancer. In this work with the application of multivariate analysis allows a comprehensive approach to data interpretation, helps to identify critical factors, segment groups, predict trends and summarize complex information into interpretable patterns, in search of more accurate and deeper insights, multivariate analysis methods such as Statis Method, Multiple Factor Analysis (MFA), allow us to explore complex relationships between multiple variables and provide a more complete view of the phenomena we are studying


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