Regresión y análisis factoriales

Regresión y análisis factoriales

Este curso introduce algunos resultados recientes que se han aportado en análisis facotrial en el contexto de "multi-sets" (incluyendo cubos de datos). Los análisis facoriales más clásicos se basan en la noción de descomposición en valores singulares. Por ello, los análisis de 2 tablas se...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Lafosse, Róger
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2000
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/179
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spelling RMTA1792022-01-17T16:02:59Z Regresión y análisis factoriales Regresión y análisis factoriales Lafosse, Róger dependence between sets of variables non redondancy simultaneity biplots ordinary least squares correlation simple linear regression dependencia entre conjuntos de variables no redundancia simultaneidad biplots mínimos cuadrados ordinarios correlación regresión lineal simple Some recent developments in factor analysis of multi-sets are introduced in this short course. The more usual factor analyses are based on the singular values de-composition. So, the analyses of two matrices here are introduced from a qualitative criterion, for a non redundancy of partial relations between "common factors". A proposal for extending the simple linear regression, here considered between the two sets of the individuals which define the two sets of variables, lead to specific measures for each matrix. Some juxtapositions of graphics then are justified. The whole previous approach is extended for analyzing the dependency of K matrices with one matrix. The ACOM of Chessel and Hanafi (1996) then is considered as a PCA of sets of variables. Este curso introduce algunos resultados recientes que se han aportado en análisis facotrial en el contexto de "multi-sets" (incluyendo cubos de datos). Los análisis facoriales más clásicos se basan en la noción de descomposición en valores singulares. Por ello, los análisis de 2 tablas se introducen aquí a partir de un criterio cualitativo, el de no redundancia de las relaciones parciales entre "factores comunes". Una proposición de extensión de la noción de regresión lineal simple, considerada aquí entre los dos conjuntos de individuos que definen los dos conjuntos de variables, conduce a medidas específicas para cada una de las tablas. Entonces, ciertas yuxtaposiciones de gráficos pueden ser justificadas. El conjunto del procedimiento es prolongado para analizar la dependencia de K tablas con una (K+1)-ésima. El ACOM de Chessel y Hanafi (1996) es interpretado en este contexto como un ACP de conjuntos de variables. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2000-02-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/179 10.15517/rmta.v7i1-2.179 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 7 No. 1-2 (2000): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 43-70 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 7 Núm. 1-2 (2000): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 43-70 Revista de Matemática; Vol. 7 N.º 1-2 (2000): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 43-70 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/179/159 Derechos de autor 2000 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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