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    Gredos. Repositorio documental de la Universidad de SalamancaUniversidad de Salamanca
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    Citas

    Título
    TAID versus CHAID. Búsqueda de perfiles de mujeres trabajadoras en el servicio doméstico
    Autor(es)
    Ramos Hernández, Sergio
    Director(es)
    Galindo Villardón, PurificaciónUSAL authority ORCID
    Patino Alonso, María CarmenUSAL authority ORCID
    Palabras clave
    Métodos segmentación
    Algoritmo Chaid
    Taid
    Árbol ternario
    Empleadas hogar
    Clasificación UNESCO
    1209.09 Análisis multivariante
    Fecha de publicación
    2015
    Resumen
    [ES]En esta investigación se ha llevado a cabo una revisión de los métodos de segmentación, centrándonos especialmente en el algoritmo Chaid, propuesto por Kass (1980) y el Taid (propuesto por Castro), algoritmo de partición recursiva que genera un modelo de árbol ternario para la clasificación de las observaciones. Posteriormente se ha realizado un estudio comparativo entre sendos algoritmos aplicándose a la búsqueda de perfiles de mujeres en situación irregular trabajando en el servicio doméstico, un tema de alto interés social, especialmente después de la aprobación del Real Decreto-Ley 29/2012 de mejora de gestión y protección social en el Sistema Especial para Empleados de Hogar tras el cual se han introducido una serie de modificaciones en la configuración jurídica del Sistema Especial para Empleados de Hogar. Se han encontrado importantes diferencias en la definición de los perfiles de mujeres trabajadoras que se dedican a la actividad del servicio doméstico, al aplicar el algoritmo CHAID y el algoritmo TAID, lo cual pone de manifiesto la necesidad de extender los nuevos métodos de segmentación en los diferentes campos de la ciencia y de desarrollar software específico que contribuya a su divulgación y uso.
    URI
    https://hdl.handle.net/10366/128233
    Collections
    • TFM. Máster en Análisis Avanzado de Datos Multivariantes [35]
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    Nombre:
    TFM_MAADM_Ramos_Hernandez_Sergio.pdf
    Tamaño:
    1.386Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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