Detección de fraude transaccional utilizando análisis discriminante de Fisher modificado / Javiera Arancibia Cádiz.
Tipo de material:
TextoIdioma: Español Series Rosas Quintero, Harvey ; Editor: Valparaíso, Chile : Universidad de Valparaíso, 2017Descripción: 49 hojasTema(s): Otra clasificación: - M
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura topográfica | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems | |
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Tesis Pregrado
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Ciencias Tesis | Tesis | M A662d 2017 | Disponible | 00178133 |
Ingeniería en Estadística.
El presente trabajo de titulacion analiza una modicacion en el modelo de analisis discriminante de Fisher para el proceso de deteccion de fraude transaccional. El estudio de este modelo surge del interes de implementar una herramienta de deteccion de fraude que optimice dicho proceso y minimice los costos producidos por las clasicaciones erroneas. El modelo propuesto se probo sobre un conjunto de datos que abarca un tipo de fraude que se puede generar en las organizaciones nancieras. De igual forma, los resultados del desempe~no del modelo se compararon con otras tecnicas de minera de datos tales como redes neuronales y arboles de clasicacion. Palabras clave: Deteccion de fraude, analisis discriminante de Fisher, modicacion, tecnicas de minera de datos.