Sensibilidad y estimación robusta en modelos de regresión directa para curvas ROC

Charaf, Jésica

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Charaf, Jésica. "Sensibilidad y estimación robusta en modelos de regresión directa para curvas ROC" . (2022). Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.

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Documento:	Tesis de Grado
Título:	Sensibilidad y estimación robusta en modelos de regresión directa para curvas ROC
Autor:	Charaf, Jésica
Editor:	Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Fecha de defensa:	2022-06-16
Fecha en portada:	Junio de 2022
Grado Obtenido:	Grado
Título Obtenido:	Licenciado en Ciencias Matemáticas
Departamento Docente:	Departamento de Matemáticas
Director:	Bianco, Ana María
Jurado:	Sued, Raquel Mariela; Valdora, Marina Silvia
Idioma:	Español
Formato:	PDF
Handle:	http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001033_Charaf
PDF:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nMAT001033_Charaf.pdf
Registro:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nMAT001033_Charaf
Ubicación:	Dep.MAT 001033
Derechos de Acceso:	Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Charaf, Jésica. (2022). Sensibilidad y estimación robusta en modelos de regresión directa para curvas ROC. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001033_Charaf

Citación:

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Charaf, Jésica. (2022). Sensibilidad y estimación robusta en modelos de regresión directa para curvas ROC. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001033_Charaf

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Charaf, Jésica. "Sensibilidad y estimación robusta en modelos de regresión directa para curvas ROC". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2022.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001033_Charaf

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