Análisis de componentes principales y análisis de regresión para datos categóricos. Aplicación en la hipertensión arterial

El presente trabajo aborda el tema relacionado con el procesamiento estadístico de variables categóricas. Se explican los fundamentos matemáticos del análisis de Componentes Principales y del an´alisis de Regresión para datos categóricos. La unión de estas técnicas puede utilizarse para resolver pro...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Navarro Céspedes, Juan M., Casas Cardoso, Gladys M., González Rodríguez, Emilio
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2010
Acceso en línea:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2128

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spelling	RMTA21282022-01-25T18:37:09Z Análisis de componentes principales y análisis de regresión para datos categóricos. Aplicación en la hipertensión arterial Análisis de componentes principales y análisis de regresión para datos categóricos. Aplicación en la hipertensión arterial Navarro Céspedes, Juan M. Casas Cardoso, Gladys M. González Rodríguez, Emilio categorical regression arterial hypertension classifiers ROC curves : regresión categórica hipertensión arterial clasificación curvas ROC The present work is about the statistical processing of categorical data. The mathematical details of the Categorical Principal Components and the Categorical Regression Analysis are explained. The combination of both techniques can be used to solve classification problems. Because these techniques are relatively new, we decided to use another technique (classification trees following the chi squared criteria) to make a comparison of their results, with the help of the theory of ROC curves. In the application, supposedly healthy patients of Santa Clara, Cuba, were diagnosed as hypertensive, pre hypertensive and no hypertensive by a Committee of Medical Experts. Categorical Component Analysis and Categorical Regression Analysis were applied in order to successfully solve the classification problem. El presente trabajo aborda el tema relacionado con el procesamiento estadístico de variables categóricas. Se explican los fundamentos matemáticos del análisis de Componentes Principales y del an´alisis de Regresión para datos categóricos. La unión de estas técnicas puede utilizarse para resolver problemas de clasificación.Debido a que estos son métodos relativamente nuevos, se decide utilizar otra técnica más conocida (´arboles de clasificación siguiendo criterios chi cuadrado) para realizar comparaciones de sus los resultados, con ayuda de la teoría de las curvas ROC. En la aplicación desarrollada se estudiaron pacientes supuestamente sanos del municipio de Santa Clara, Cuba, diagnosticados como hipertensos, prehipertensos y  normotensos por un Comité de Expertos Médicos altamente calificados. La regresión categórica unida al análisis de Componentes Principales como m´etodo de selección de variables, resultó ser la mejor técnica ara resolver el problema de clasificación. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2010-08-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2128 10.15517/rmta.v17i2.2128 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 17 No. 2 (2010): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 199-230 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 17 Núm. 2 (2010): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 199-230 Revista de Matemática; Vol. 17 N.º 2 (2010): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 199-230 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2128/2091 Derechos de autor 2010 Juan M. Navarro Céspedes, Gladys M. Casas Cardoso, Emilio González Rodríguez https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
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Análisis de componentes principales y análisis de regresión para datos categóricos. Aplicación en la hipertensión arterial

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