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dc.contributor.advisorPineda Ríos, Wilmer
dc.creatorLopera Marín, Alejandro
dc.date.accessioned2019-01-23T19:39:16Z
dc.date.available2019-01-23T19:39:16Z
dc.date.created2019-01-16
dc.identifier.citationLopera, A, Pineda, W. (2018). Análisis de datos funcionales dispersos para señales electromiográficas (EMG) (tesis de pregrado). Universidad Santo Tomás, Bogotá, Colombia.spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/15099
dc.descriptionEn este documento se plantea una metodología estructurada para el análisis de datos electromiográfi cos (EMG) por medio del análisis de datos funcionales para datos dispersos, que busca modelar y analizar el comportamiento de consumo de los individuos de bebidas lácteas saludables en una investigación desarrollada por el departamento de Mercadeo de la Universidad Santo Tomás. Los resultados obtenidos en esta investigación muestran la posibilidad de interpretar las señales EMG con la ayuda de un cuestionario, y así poder identificar los patrones de señales que indiquen el nivel de agrado o desagrado de los estímulos presentados para llegar a conclusiones que permitan identificar la reacción que tiene un individuo frente a un determinado estímulo.spa
dc.description.abstractThis document proposes a structured methodology for the analysis of electromyographic data (EMG) through the analysis of functional data for sparse data, which seeks to model and analyze the consumption behavior of healthy milk drinkers in a research developed by the Marketing department of the Santo Tomás University. The results in this investigation show the possibility of interpreting the EMG signals with the help of a questionnaire, and thus be able to identify the patterns of the signals that indicate the level of liking and the displeasure of the stimuli to reach the conclusions that can identify the reaction that an individual has against a certain stimulus.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.sourceinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.subjectDatos dispersosspa
dc.subjectAnálisis de Componentes Principales Funcionalesspa
dc.subjectAnálisis de conglomerados funcionalesspa
dc.titleAnálisis de datos funcionales dispersos para señales electromiográficas (EMG)spa
dc.typeFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradospa
dc.creator.degreeProfesional en estadísticaspa
dc.publisher.programRregrado estadísticaspa
dc.publisher.departmentFacultad de estadísticaspa
dc.subject.keywordSparses dataspa
dc.subject.keywordFunctional Principal Component Analysisspa
dc.subject.keywordfunctional conglomerate analysisspa
dc.subject.lembProcesamiento electrónico de datosspa
dc.subject.lembSistemas de almacenamiento y recuperación de informaciónspa
dc.subject.lembAnálisis funcionalspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.description.sedeCRAI-USTA Bogotáspa
dc.description.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7774-951Xspa
dc.description.GoogleScholarhttps://scholar.google.es/citations?user=5KmOl5oAAAAJ&hl=esspa
dc.description.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001454199spa
dc.description.dominiohttp://unidadinvestigacion.usta.edu.cospa
dc.source.bibliographicCitationAristizabal, Jeimy. (2011).Metodología estadística para el análisis de datos funcionales cerebrales: Una aproximación con potenciales evocados (Tesis de maestría).Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia.spa
dc.source.bibliographicCitationCamargo, Andrés; Urrea, Carlos; Mogui, José. (2016). Medición de Patrones de Actividad Cerebral Registrados con el Equipo de EEG Emotiv-Epoc, como Indicador de Engaño en Estudiantes Universitarios (Tesis de especialización). Fundación Universitaria Los Libertadores, Bogotá, Colombia.spa
dc.source.bibliographicCitationCarrillo, Alexis; Garatejo, Olga; Pineda, Wilmer. (2017). Análisis multivariado de datos funcionales aplicado a curvas de encefalogramas. Comunicaciones en Estadística, 10:129-144.spa
dc.source.bibliographicCitationFang Yao; Hans-Georg Müller; Jane-Ling Wang. (2012). Functional Data Analysis for Sparse Longitudinal Data. Journal of the American Statistical Association. 87:470,577-590.spa
dc.source.bibliographicCitationGareth M. James; Trevor J. Hastie; Catherine A. Sugar. (2000). Principal Component Models for Sparse Functional Data. Biometrika Trust. 87:587-602.spa
dc.source.bibliographicCitationHasenstab, Kyle; Scheffler, Aaron; Telesca, Donatello; Sugar, Catherine A; Jeste, Shafali; Distefano, Charlotte; Sentürk, Damla. (2017). A multi-dimensional functional principal components analysis of EEG data. Biometrics.spa
dc.source.bibliographicCitationHorváth, Lajos; Kokoszka, Piotr. (2012). Infrence for Functional Data with Applications. Springerspa
dc.source.bibliographicCitationJie Peng; Debashis Paul. (2012). A Geometric Approach to Maximum Likelihood Estimation of the Functional Principal Components From Sparse Longitudinal Data. Journal of Computational and Graphical Statistics. 18:4, 995-1015.spa
dc.source.bibliographicCitationJacques, Julien; Preda, Cristian. (2014). Functional data clustering: a survey. Springer Verlagspa
dc.source.bibliographicCitationKokoszka, Piotr; Reimherr, Matthew. (2017). Introduction to Functional Data Analysis. CHAPMAN & HALL/CRCspa
dc.source.bibliographicCitationM.B.I. Reaz; M.S. Hussain; F. Mohd-Yasin. (2006). Techniques of EMG signal analysis: detection, processing, classi cation and applications. Biological Procedures Online, 8:11-35.spa
dc.source.bibliographicCitationRamsay, J.O.; Silverman, B.W. (2005). Functional Data Analysis. Springerspa
dc.source.bibliographicCitationR.F.M. Kleissen; J.H. Buurke; J. Harlaar; G. Zilvold. (1998). Electromyography in the biomechanical analysis of human movement and its clinical application. Gait & Posture, 2:0-158.spa


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