A two-way MDS method for Maximum Likelihood Analysis of dissimilarity data with unknown origin.
J. Fernando Vera; Andrés González
Qüestiió (1996)
- Volume: 20, Issue: 1, page 29-43
- ISSN: 0210-8054
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topVera, J. Fernando, and González, Andrés. "Un procedimiento de MDS a dos vías para el análisis mediante máxima verosimilitud de datos de disimilaridad con origen indeterminado.." Qüestiió 20.1 (1996): 29-43. <http://eudml.org/doc/40223>.
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abstract = {En este trabajo se propone un modelo estadístico para el análisis mediante Multidimensional Scaling (MDS) métrico de datos de disimilaridad asociados a un sujeto, en el que los juicios han sido obtenidos mediante escalas de tipo intervalo. La distribución propuesta para la modelización de las disimilaridades es la lognormal triparamétrica y el procedimiento empleado para la estimación de los parámetros, el de máxima verosimilitud. La métrica considerada ha sido la euclídea y se ha utilizado una transformación de potencias para el ajuste de los datos de disimilaridad corregidos a las distancias estimadas, todo ello dentro de un modelo basado en el propuesto por Ramsay.},
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TY - JOUR
AU - Vera, J. Fernando
AU - González, Andrés
TI - Un procedimiento de MDS a dos vías para el análisis mediante máxima verosimilitud de datos de disimilaridad con origen indeterminado.
JO - Qüestiió
PY - 1996
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AB - En este trabajo se propone un modelo estadístico para el análisis mediante Multidimensional Scaling (MDS) métrico de datos de disimilaridad asociados a un sujeto, en el que los juicios han sido obtenidos mediante escalas de tipo intervalo. La distribución propuesta para la modelización de las disimilaridades es la lognormal triparamétrica y el procedimiento empleado para la estimación de los parámetros, el de máxima verosimilitud. La métrica considerada ha sido la euclídea y se ha utilizado una transformación de potencias para el ajuste de los datos de disimilaridad corregidos a las distancias estimadas, todo ello dentro de un modelo basado en el propuesto por Ramsay.
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