An Overview of Variance Component Estimation.
Anàlisi de matrius quadrades no simètriques: un enfocament integral usant anàlisi de correspondències.
In this paper a new integrated approach to the analysis of square non-symmetric tables is introduced by means of cortrespondence analysis. The application of correspondence analysis to such tables is not successful due to the strong role played by the diagonal values: overloaded diagonals and structural zeros. Two main families of methods of resolution are integrated in this paper. The resulting method is applied to the study of commuting between the 41 Catalan counties.
Análisis bayesiano de problemas de decisión con valoración difusa de las consecuencias
En este trabajo se presenta un modelo matemático general y operativo para los problemas de decisión unietápicos cuyas consecuencias se cuantifican mediante números difusos. Ese modelo va a permitir establecer los fundamentos de las utilidades difusas mediante un desarrollo axiomático, y generalizar las formas normal y extensiva del análisis bayesiano dando condiciones para la equivalencia de las mismas. Se examinará también la particularización del análisis bayesiano en forma extensiva a la estimación...
Análisis en componentes principales de un proceso estocástico con funciones muestrales escalonadas.
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 constantes...
Análisis factorial de tablas mixtas: nuevas equivalencias entre ACP normado y ACM.
En este trabajo se pone de manifiesto que es posible el Análisis Factorial de tablas mixtas sin modificar la naturaleza de ninguno de los dos conjuntos, cualitativo y cuantitativo, que las integran. Se propone codificar de manera apropiada las indicadoras de cada variable cualitativa tratando de respetar, en la medida de lo posible, la estructura inicial de ésta última y posteriormente aplicar un Análisis en Componentes Principales (ACP) Normado al conjunto de variables. Los factores obtenidos para...
Análisis factorial múltiple como técnica de estudio de la estabilidad de los resultados de un análisis de componentes principales.
Una característica de los métodos factoriales es que siempre producen resultados y éstos no son una simple descripción, sino que ponen de manifiesto la estructura existente entre los datos, de ahí la necesidad de estudiar la validez de los resultados. Es preciso analizar la naturaleza de esta estructura y estudiar la estabilidad de los resultados. Consideramos que el mejor criterio es el análisis de la estabilidad de los mapas obtenidos en el análisis factorial.El Análisis Factorial Múltiple (AFM),...
Analyse de l'inertie intraclasse par l'analyse d'un tableau de correspondance
Analyse des correspondances et codage par une probabilité de transition
Analyse des interactions entre partitions prises 2 à 2. Théorie et application en biologie
Analyse des séries chronologiques multidimensionnelles
Analyse du phénomène de la «sériation» à partir d'un tableau d'incidence
Analyse en composantes principales partielle
Analyse factorielle des correspondances de tableaux multiples
Analyse factorielle des dépendances partielles
Analyse morphologique de courbes et application à un problème médical
Analyse non symétrique de données par l'implication statistique
Analysis of correlation based dimension reduction methods
Dimension reduction is an important topic in data mining and machine learning. Especially dimension reduction combined with feature fusion is an effective preprocessing step when the data are described by multiple feature sets. Canonical Correlation Analysis (CCA) and Discriminative Canonical Correlation Analysis (DCCA) are feature fusion methods based on correlation. However, they are different in that DCCA is a supervised method utilizing class label information, while CCA is an unsupervised method....
Analysis of singly ordered two-way contingency tables.
Analysis of variance as regression model with a reparametrization restriction
Let us consider the linear model covering the one-way classification as a special casse. In the paper the relationship between testing of some linear hypothesis and estimating of parameters in the linear model by common software packages is examined.
Analytical representation of ellipses in the Aitchison geometry and its application
Compositional data, multivariate observations that hold only relative information, need a special treatment while performing statistical analysis, with respect to the simplex as their sample space ([Aitchison, J.: The Statistical Analysis of Compositional Data. Chapman and Hall, London, 1986.], [Aitchison, J., Greenacre, M.: Biplots of compositional data. Applied Statistics 51 (2002), 375–392.], [Buccianti, A., Mateu-Figueras, G., Pawlowsky-Glahn, V. (eds): Compositional data analysis in the geosciences:...