000			01790nam a2200325 i 4500
001			100069079
003			UVAL
005			20240507115159.0
007			ta
008			170802s20172017chl g 000 0 spa d
040			_aDIBRA _bspa _cUVAL _erda
041	0		_aspa
084			_aM
100	0		_aArancibia Cádiz, Javiera, _eauthor.
245	0	0	_aDetección de fraude transaccional utilizando análisis discriminante de Fisher modificado / _cJaviera Arancibia Cádiz.
264		1	_aValparaíso, Chile : _bUniversidad de Valparaíso, _c2017.
300			_a49 hojas.
502			_aIngeniería en Estadística.
520			_aEl 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.
650		0	_aANALISIS DISCRIMINANTE.
650		0	_aESTADISTICA.
650		0	_aMINERIA DE DATOS.
650		0	_aMINERIA DE DATOS _vMETODOS ESTADISTICOS.
710	0		_aUniversidad de Valparaíso. _bFacultad de Ciencias.
800	1		_aRosas Quintero, Harvey.
942			_c1 _2ddc
999			_c79529 _d79529