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Resumen Las determinaciones precipitométricas, son utilizadas para la determinación de iones en solución. El objetivo de la presente práctica fue determinar la concentración de cloruros por métodos precipitométricos directos e indirectos de una muestra de Cloruro de Sodio (NaCl). Se estableció la concentración de cloruros por los métodos directos de Fajans y Mohr, e indirectamente se determinó por el método de Volhard. El método de Fajans se realizó titulando el NaCl con AgNO3 usando como indicador la fluoresceína de igual manera se hizo el 2do método pero usando como indicador el K2CrO4 y realizando un ensayo en blanco y en el método final, aparte de utilizar como indicador el NH3Fe(SO4)2·12H2O y de utilizar como agente titulante el KSCN, se hizo una filtración y se determino la cantidad de cloruros indirectamente. De estos métodos se obtuvieron porcentajes de cloruros 0,39%, 0,35%, 0,39 y Con un porcentaje de error de 8,235%, 16,647% y 8,235% respectivamente.
El análisis clúster es una técnica multivariante cuya idea básica es clasificar objetos formando grupos/conglomerados (clúster) que sean lo más homogéneos posible dentro de sí mismos y heterogéneos entre sí. Surge ante la necesidad de diseñar una estrategia que permita definir grupos de objetos homogéneos. Este agrupamiento se basa en la idea de distancia o similitud entre las observaciones y la obtención de dichos clusters depende del criterio o distancia considerados, por ejemplo, una baraja de carta española se podría dividir de distintas formas: en dos clusters (figuras y números), en cuatro clusters (los cuatro palos), en ocho clusters (los cuatro palos y según sean figuras o números). Es decir, el número de clusters depende de lo que consideremos como similar. ▲ Como técnica de agrupación de variables, el análisis clúster es similar al análisis factorial. Pero, mientras que el análisis factorial es poco flexible en algunos de sus supuestos (linealidad, normalidad, variables cuantitativas, etc.) y estima de la misma manera la matriz de distancias, el análisis clúster es menos restrictivo en sus supuestos (no exige linealidad, ni simetría, permite variables categóricas, etc.) y admite varios métodos de estimación de la matriz de distancias. ▲ Como técnica de agrupación de casos, el análisis clúster es similar al análisis discriminante. Pero mientras que el análisis discriminante se centra en la agrupación de variables, es decir efectúa la clasificación tomando como referencia un criterio o variable dependiente (los grupos de clasificación), el análisis clúster se centra en agrupar objetos, es decir permite detectar el número óptimo de grupos y su composición únicamente a partir de la similaridad existente entre los casos; además, el análisis de clúster no asume ninguna distribución específica para las variables. Análisis de clústeres jerárquico (o método jerárquico aglomerativo) Este procedimiento intenta identificar grupos relativamente homogéneos de casos (o de variables) basándose en las características seleccionadas, mediante un algoritmo que comienza con cada caso (o cada variable) en un clúster diferente y combina los clústeres hasta que sólo queda uno. Se dice que los cluster forman una jerarquía, están anidados, cada cluster formará parte de otro mayor, hasta el último paso que engloba a todos. A diferencia de los métodos de reasignación, sólo se efectúa una inspección para agrupar, de modo que los resultados no podrán modificarse en pasos sucesivos. En el cluster jerárquico, una vez que dos individuos se funden en un cluster permanecen ahí hasta el final del proceso. Los métodos jerárquicos usan una matriz de proximidades (distancias o similaridades) como base para el agrupamiento. Comienzan con tantos cluster como objetos y terminan con un solo cluster. El análisis Cluster jerárquico nos permite elegir entre muchas opciones que difieren en cuanto al número de conglomerados. Cada cuál debe decidir cuál es el número de conglomerados que conforman una solución razonable.
Vol. 12 Núm. 24, 2023
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Journal of Cancer Research and Experimental Oncology, 2017
JAMA Neurology, 2019
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International Journal of Bio-Medical Informatics and e-Health, 2022
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Opción: Revista de Ciencias Humanas y Sociales, 2015