Tesis:
Muestra óptima para validación de sistemas expertos
- Autor: GONZALEZ SANCHEZ, Luis
- Título: Muestra óptima para validación de sistemas expertos
- Fecha: 1993
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: FACULTAD DE INFORMATICA
- Departamentos: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Acceso electrónico:
- Director/a 1º: MARTINEZ ORGA, Vicente
- Resumen: En esta tesis se propone una solución a un problema abierto, de esencial interés en la ingeniería del conocimiento. El problema planteado parte de la necesidad documentada de un conjunto adecuado de casos de prueba, para el desarrollo satisfactorio de un sistema experto. Si bien en la doctrina científica sobre el tema se observa un acuerdo general sobre el uso de casos en el desarrollo del sistema, no existe sin embargo coincidencia sobre el número de éstos y las distintas propuestas se justifican más bien en base a consideraciones empíricas. El problema planteado es por tanto determinar una expresión analítica que establezca el tamaño de la muestra óptima para validación de SS.EE. (en función del máximo nivel de confianza y del máximo error permitidos). Se construyó un modelo matemático basado en la técnica de transformaciones estabilizadoras de la varianza que concluyó, a partir de la muestra mínima para la estimación de éxitos del S.E., y del comportamiento de las funciones Polygamma, que con un margen de error razonablemente bajo, la muestra máxima para validación de SS.EE. es de nueve casos de prueba, a un nivel de confianza significativo