Métodos para el análisis de datos imprecisos: lógica difusa y r-shiny

Abstract

El análisis de datos imprecisos es un desafío común en diversas áreas de investigación y aplicación práctica. Las observaciones imprecisas pueden surgir debido a limitaciones en las herramientas de medición y la naturaleza del fenómeno estudiado. La lógica difusa proporciona un marco flexible y realista para tratar con esta imprecisión. Este artículo explora el uso de la lógica difusa en el análisis multivariado de datos imprecisos, utilizando aplicaciones Shiny de R para mejorar la calidad y fiabilidad de los análisis. La metodología propuesta incluye la codificación y estandarización de datos, la definición de variables lingüísticas difusas y el uso de métodos multivariados para el análisis de datos borrosos.