Nota
· INTRODUCCION.
· CRITERIO PARA SELECCIONAR UN METODO DE CLUSTER ANALYSIS.
· ANEXOS.
· BIBLIOGRAFIA..
Descrip.
La existencia de una gran cantidad de métodos de Clúster Analysis (análisis de conglomerados) y el hecho de éstos conducen a resultados diferentes al ser aplicados a un mismo conjunto de datos, hace necesario disponer de un criterio que permita evaluar las bondades de los métodos para resolver un problema específico. La mayoría de los autores sobre el tema formulan la no existencia del “mejor” método de Clúster Analysis. Esto es verdad en términos absolutos. Pero esta no es una situación extraña, existen múltiples problemas de decisión en que debe tomarse la “mejor” de las alternativas de entre un conjunto de alternativas factibles, sin vislumbrar a priori cual es la mejor. Tales problemas se han resuelto construyendo criterios adecuados para resolverlos, v.g. todos los criterios para resolver los problemas de decisiones estadísticas. De aquí inferimos que muchos “imposibles absolutos” son posibles bajo ciertas condiciones, usando criterios adecuados. Animados por lo anteriormente expuesto, nos dimos en la tarea de estudiar el problema. Presentamos en esta publicación el resultado de dicho estudio. Este trabajo es un resultado obtenido con el Consejo de Desarrollo Científico y Humanístico (C.D.C.H) de la Universidad de los Andes (Proyecto E-09-76) y de la Dirección de Institutos de Estadística Aplicada y Computación (I.E.A.C.) de la Facultad de Economía de la Universidad de los Andes.
