Muestra óptima para validación de sistemas expertos

Abstract

EN ESTA TESIS SE PROPONE UNA SOLUCION A UN PROBLEMA ABIERTO, DE ESENCIAL INTERES EN LA INGENIERIA 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 CIENTIFICA 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 NUMERO DE ESTOS, Y LAS DISTINTAS PROPUESTAS SE JUSTIFICAN MAS BIEN EN BASE A CONSIDERACIONES EMPIRICAS. EL PROBLEMA PLANTEADO ES POR TANTO DETERMINAR UNA EXPRESION ANALITICA QUE ESTABLEZCA EL TAMAÑO DE LA MUESTRA OPTIMA PARA VALIDACION DE SS.EE. EN FUNCION DEL MISMO NIVEL DE CONFIANZA Y DEL PROXIMO ERROR PERMITIDOS). SE CONSTRUYO UN MODELO MATEMATICO BASADO EN LA TECNICA DE TRANSFORMACIONES ESTABILIZADORAS DE LA VARIANZA QUE CONCLUYO, A PARTIR DE LA MUESTRA MINIMA PARA LA ESTIMACION DE EXITOS DEL S.E., Y DEL COMPORTAMIENTO DE LAS FUNCIONES POLYGAMA QUE CON UN MARGEN DE ERROR RAZONABLEMENTE BAJO, LA MUESTRA MAXIMA PARA VALIDACION DE SS.EE. ES DE 9 CASOS DE PRUEBA, A UN NIVEL DE CONFIANZA SIGNIFICATIVO.