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Ecuaciones de la descomposición modal de procesos ARMA.

Juan José Egozcue Rubí, Eulàlia Griful Ponsati (1987)

Stochastica

Los procesos estocásticos estacionarios, autorregresivos y de medias móviles (ARMA), han sido estudiados en diversos ámbitos durante las dos últimas décadas (p.e. Brockwell-Davis, 1987), y se han utilizado con éxito en aplicaciones muy diversas.Uno de los aspectos al que parece que no se ha prestado demasiada atención es la descomposición aditiva de estos procesos, asociando cada componente a un polo de la función de transferencia del modelo ARMA. Esta descomposición aditiva, que llamaremos descomposición...

Efecto del número de indicadores por factor sobre la identificación y estimación en modelos aditivos de análisis factorial confirmatorio.

M. Amparo Oliver Germes, José Manuel Tomás Miguel, Pedro M. Hontangas (1999)

Qüestiió

La matriz multirrasgo-multimétodo (MRMM) es un diseño de investigación de larga tradición en Psicología. Las técnicas de análisis de datos adecuadas para una correcta extracción de conclusiones han estado sujetas a controversia. Parece, no obstante, que diversos modelos de análisis factorial confirmatorio resultan muy adecuados. De entre los diversos modelos, dos de ellos han recibido gran atención, el modelo completo, que apareció primero en la literatura, y el de unicidades correlacionadas, que...

Effect of choice of dissimilarity measure on classification efficiency with nearest neighbor method

Tomasz Górecki (2005)

Discussiones Mathematicae Probability and Statistics

In this paper we will precisely analyze the nearest neighbor method for different dissimilarity measures, classical and weighed, for which methods of distinguishing were worked out. We will propose looking for weights in the space of discriminant coordinates. Experimental results based on a number of real data sets are presented and analyzed to illustrate the benefits of the proposed methods. As classical dissimilarity measures we will use the Euclidean metric, Manhattan and post office metric....

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