dc.contributorVELASCO LUNA, FERNANDO; 75245
dc.creatorBlanco Infanson, Fabiola
dc.date.accessioned2021-08-19T18:47:56Z
dc.date.accessioned2022-09-26T13:44:13Z
dc.date.available2021-08-19T18:47:56Z
dc.date.available2022-09-26T13:44:13Z
dc.date.created2021-08-19T18:47:56Z
dc.date.issued2021-05
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12371/14057
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3550754
dc.description.abstract“En la literatura tradicional de estadística podemos encontrar métodos desarrollados en una variable, sin embargo en la vida real, se tiene que los eventos por lo general implican, varias características de interés, es decir, varias variables aleatorias. Por ejemplo un investigador de mercados podría querer identificar las características de los individuos que le permitirían determinar, si es probable que determinada persona compre un producto específico, o en el caso de un agrónomo podría interesarse en la resistencia de nuevas variedades de trigo y la resistencia que tienen estas a la sequía y los insectos. En ocasiones los investigadores tienen o recolectan información ́ de un gran número de variables, lo cual dificulta su posible interpretación para dar solución al problema que ocupa su inter ́es. Por lo regular cuando se tiene un gran número de variables estás se encuentran relacionadas por lo cual es deseable reducir el número de variables pero sin perder la información de las originales. Una técnica estadística para reducir el número de variables originales a un conjunto menor, es la técnica de componentes principales (ACP) por sus siglas en español (Análisis de Componentes Principales).”
dc.languagespa
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.rightsopenAccess
dc.titleIntroducción al análisis de componentes principales
dc.typeTesis de licenciatura


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