Displaying similar documents to “Regresión ortogonal y componentes principales.”

Un proceso de ortogonalización para el modelo lineal. Aplicaciones.

Manuel del Río Bueno (1986)

Trabajos de Estadística

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Using only geometrical methods we come to an orthogonalization process in the Linear Model which allows to reduce its study to simpler orthogonal models, giving a simple methodology for its analysis. The process is applied to the parametrized model, showing that it allows to treat, in a new and unified way, interesting situations which are usually studied separately: data centering, mean shift model, added variable plots, etc.

Análisis en componentes principales de un proceso estocástico con funciones muestrales escalonadas.

Ana María Aguilera del Pino, Francisco A. Ocaña Lara, Mariano J. Valderrama Bonnet (1996)

Qüestiió

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El ACP de un número finito de variables puede ser generalizado para manejar datos que evolucionan en el tiempo. El objetivo de este trabajo es la estimación de los factores principales de procesos aleatorios con funciones muestrales escalonadas. Ante la imposibilidad de obtener una solución exacta a este problema, proponemos estimar el ACP de un proceso de este tipo a partir del ACP del proceso cuyas trayectorias se obtienen como proyección de las originales en el subespacio de las funciones...

Una caracterización aproximada de casos influyentes en multicolinealidad.

Santiago Velilla Cerdán (1988)

Trabajos de Estadística

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Este artículo describe un método para identificar casos extremos de un modelo de regresión lineal susceptibles de alterar la detección de una multicolinearidad. El método está basado en una aproximación del cambio que produce la eliminación de un reducido grupo de casos en los autovalores de la matriz de correlación. Varios ejemplos ilustran las aplicaciones prácticas del método.

Test de bondad de ajuste del modelo lineal general bajo correlación serial de los errores.

Juan Manuel Vilar Fernández, Wenceslao González Manteiga (1994)

Qüestiió

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Dado el siguiente modelo de regresión de diseño fijo, con correlación serial en los errores: Yi = m(xi) + εi, donde xi ∈ C, i = 1,..., n, siendo C un conjunto compacto de R, con error aleatorio εi siguiendo una estructura lineal de tipo MA(∞), se propone un nuevo método para contrastar la hipótesis de que la función de regresión siga un modelo lineal, de la forma mθ(-)...

Regresión espectral sesgada.

Fernando Tusell Palmer (1988)

Trabajos de Estadística

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Se propone un método de regresión espectral adecuado cuando los regresores tienen potencia espectral despreciable sobre bandas de frecuencia estrechas. Se investiga la relación entre el método propuesto y los procedimientos de regresión sesgada habituales en el dominio del tiempo.

Análisis de la causalidad y planteamiento LISREL a partir de los modelos de medida.

Joan Manuel Batista Foguet, Carles-Maria Cuadras (1983)

Qüestiió

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Partiendo del desarrollo de los modelos de medida del Análisis Estadístico multivariable, se presenta el modelo general LISREL, que permite analizar cualquier sistema estocástico de ecuaciones de estructura lineal, sin autocorrelación de los errores. Se describe brevemente la metodología exploratoria utilizada en Análisis Factorial, y se insiste en la adecuación del modelado confirmatorio en la validación de teorías. Se quiere establecer, en especial, la idoneidad del planteamiento LISREL...

Aplicaciones de los teoremas de separación para valores singulares de matrices al análisis de la redundancia.

Francisco Carmona (1988)

Qüestiió

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El análisis de la redundancia constituye una alternativa al análisis de la correlación canónica en el estudio de la relación entre dos grupos de variables. La utilización de normas invariantes por matrices unitarias permite generalizar la definición de índice de la redundancia. Con los teoremas de separación para valores singulares de matrices se obtienen caracterizaciones similares del análisis de la redundancia y del análisis de la correlación canónica. En el...

Una aplicación de la estimación no paramétrica al modelo lineal general con varianza no homógenea.

Wenceslao González Manteiga (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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En este trabajo se introduce un nuevo estimador de la recta de regresión cuando la varianza de los errores aleatorios no es homogénea. La consideración de que la función varianza sea suave nos permite estimarla mediante métodos de estimación no paramétrica para luego a través de tales estimaciones definir un estimador mínimo cuadrático ponderado. Se prueba que tal estimador es asintóticamente optimal en el sentido de la mínima varianza.