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dc.contributor.advisorGalindo Villardón, Purificación 
dc.contributor.advisorGallego Álvarez, Isabel 
dc.contributor.authorRodríguez Rosa, Miguel
dc.date.accessioned2017-05-03T08:06:06Z
dc.date.available2017-05-03T08:06:06Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/132805
dc.description.abstract[ES] Para establecer estructuras en diferentes tablas de datos, anteriormente se analizaban por separado y luego se intentaban deducir las relaciones entre ellas. Pero actualmente existen muchas técnicas para estudiar de forma conjunta estas relaciones entre las estructuras, pero apenas se utilizan. En este trabajo se estudian tres métodos existentes: el Análisis de Co-Inercia Entre Grupos (BGCOIA), el STATICO y el COSTATIS, estos dos últimos basados en los llamados métodos STATIS (Structuration des Tableaux À Trois Indices de la Statistique). Además se presenta una nueva propuesta, el Co-Tucker3. Se analiza de manera comparada el álgebra que subyace bajo estos métodos, explicando los conceptos previos correspondientes a técnicas para tablas individuales (Análisis de Componentes Principales, Biplots, Análisis Entre Grupos) o a varias tablas de datos (Análisis de Co-Inercia, Análisis Parcial Triádico, Tucker). Para demostrar la validez de estas técnicas se han aplicado a datos reales de sostenibilidad social, medioambiental y económica de países de todo el mundo. Este tema ha sido últimamente de gran trascendencia a nivel internacional y preocupa cada vez más a la sociedad, ya que afecta tanto a la generación actual como a las generaciones futuras. Los principales resultados que se obtienen son que los países de Europa y América presentan mayor interés por temas sociales y económicos, como una sanidad segura, suficiencia de comida y bebida, la calidad de vida, un buen gobierno y una buena educación y el Producto Interior Bruto, mientras que los países africanos se decantan por aspectos medioambientales como la emisión de gases, el uso de energías renovables y la calidad del aire.es_ES
dc.description.abstract[EN] To establish structures in different data tables, previously they were analyzed separately and then one tried to infer the relations between them. But now there are many techniques to jointly study these relations between the structures, but they are hardly used. In this paper three existing methods are studied: the Between-Groups Co-Inertia Analysis (BGCOIA), the STATICO and the COSTATIS, the latter two based on the methods called STATIS (Structuration desTableaux À Trois Indices de laStatistique). A new proposal,the Co-Tucker3,is also presented. The algebra underlying these methods, explaining the previous concepts corresponding to techniques for individual tables (Principal Components Analysis, Biplots, Between-Groups Analysis) or to several data tables (Co-Inertia Analysis, Partial Triadic Analysis, Tucker), is analyzed in a comparative way.To proof the validity of these techniques they have been applied to real data of social, environmental and economic sustainability of countries around the world. This topic has recently been of a great importance internationally and it is concerned more and more to society, since it affects both the current generation and future generations. The main results that have been obtained are that the countries of Europe and America have a greater interest in social and economic issues, such as safe sanitation, sufficiency of food and drink, quality of life, good governance and a good education and Gross Domestic Product, whereas the countries of Africa choose environmental aspects such as emission of greenhouse gases, use of renewable energy and quality of the air.en_EN
dc.format.extent503 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.languageEspañol
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.requiresAdobe Acrobat
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectMATHEMATICSes_ES
dc.subjectTesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectUniversidad de Salamanca (España)es_ES
dc.subjectTesis Doctorales_ES
dc.subjectAcademic dissertationses_ES
dc.subjectCo-estructurases_ES
dc.subjectBGCOIAes_ES
dc.subjectSTATICOes_ES
dc.subjectCOSTATISes_ES
dc.subjectCo-Tucker3es_ES
dc.subjectÍndice de Sociedad Sosteniblees_ES
dc.subjectCo-structureses_ES
dc.subjectSustainable Society Indexes_ES
dc.titleContribuciones al Análisis de la Sostenibilidad Internacional, desde una Perspectiva Algebraica Multivariante Comparadaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.identifier.doi10.14201/gredos.132805
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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