| dc.contributor | Díaz García, José Antonio | |
| dc.contributor | Sánchez Pérez, Félix de Jesús | |
| dc.contributor | Rodríguez Gutiérrez, Luis | |
| dc.creator | Fernández Garza, Jessica | |
| dc.date | 2004-12 | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-17T20:57:20Z | |
| dc.date.available | 2023-07-17T20:57:20Z | |
| dc.identifier | http://repositorio.uaaan.mx:8080/xmlui/handle/123456789/42480 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7526528 | |
| dc.description | "Una de las líneas de investigación de mayor desarrollo del Análisis Multivariado, surgida en las últimas décadas, es el Análisis de Datos Multivariados. Sus métodos contribuyen a describir grandes y complicados conjuntos de datos multivariados, permitiendo obtener representaciones simplificadas que facilitan la interpretación.
En la actualidad existe una gran cantidad de métodos multivariados, cada uno de los cuales es estudiado por separado y en la mayoría de los casos sin una conexión entre ellos. Varios de estos métodos comparten un fundamento matemático en común que permite estudiarlos
partiendo desde un mismo punto y no de forma aislada, como se ha hecho hasta ahora. Esta base teórica en común es conocida como el Análisis General (AG) y utiliza criterios de álgebra matricial. En particular el Análisis de Componentes Principales (ACP) y el Análisis de Correspondencias Simple (ACS) pueden ser obtenidos a partir del AG.
Se inicia el documento presentando los conceptos básicos de álgebra requeridos para la comprensión de los métodos multivariados que se abordarán. Después se describe el procedimiento matemático para obtener el ACP y el ACS. Se ilustra cada método con un ejemplo.
Finalmente se presentan las ideas algebraicas en las que se fundamenta el AG y se menciona bajo que circunstancias el ACP y el ACS se obtienen como casos particulares del mismo, además se retoman los ejemplos antes realizados para comprobar que se obtienen los mismos resultados." | |
| dc.description | One of the recent investigation line with an enormous development is the Multivariate Data Analysis. Its methods contribute to describe a complicate set of multivariate data, let us get simple representations that help us comprehend the interpretation.
Actually, there are many multivariate methods, each of them is separately study, and in most of the cases they stabilize without connection. Many of these methods have a common mathematical fundament, which let us study them beginning in the same point, instead they
go a separate way. It common basis theoretical is known as the General Analysis (AG) and it uses algebraic ideas. Particulary, the Principal Components Analysis (ACP) and the Simple Correspondence Analysis (ACS) can be found by using AG.
We start the document with the basic algebraic concepts, in order to understand the multivariate methods that we will be studying. Then, we describe the mathematical process to achieve ACP and ACS. There is an example for each of the methods.
Finally, we give the fundamental ideas of General Analysis, and show when we ¯nd the Principal Components Analysis and Simple Correspondence Analysis using General Analysis.
Again, we do the example to show that the results are the same. | |
| dc.format | PDF | |
| dc.language | Español | |
| dc.rights | Acceso Abierto | |
| dc.rights | CC BY-NC-ND - Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| dc.subject | Análisis Multivariado | |
| dc.subject | Análisis de componentes | |
| dc.subject | Componentes principales | |
| dc.subject | CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA | |
| dc.title | Análisis de datos multivariados: Análisis general | |
| dc.type | Tesis de maestría | |
| dc.type | Versión publicada | |
| dc.audience | Estudiantes | |
| dc.audience | Investigadores | |
