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Titolo
Generalización del biplot logístico para dos o más matrices de datos
Autor(es)
Director(es)
Soggetto
Tesis y disertaciones académicas
Universidad de Salamanca (España)
Tesis Doctoral
Academic dissertations
Biplot
Matriz
Clasificación UNESCO
1209 Estadística
1209.09 Análisis Multivariante
Fecha de publicación
2022
Resumen
[ES] El objetivo general del estudio es avanzar en el desarrollo y propuesta de métodos multivariantes y de minería de datos que permitan trabajar con matrices de datos
categóricos en general y binarios en particular, especialmente cuando se dispone de dos
o más matrices.
Objetivo 1. Estudiar los algoritmos de reducción de la dimensión para una única matriz
de datos categóricos desarrollando un marco general para la obtención de
variables latentes relacionadas, mediante respuestas logísticas, con las variables observadas y proponer una posibles algoritmos para datos binarios.
Objetivo 2. Desarrollar alternativas basadas en los Modelos Lineales Multivariantes, cuando la matriz de respuestas contiene agrupaciones de individuos y no se verifican las condiciones de aplicación de las técnicas clásicas. Este caso se puede
considerar como la extensión a dos matrices cuando las respuestas son numéricas y los predictores binarios, por una parte, y cuando tenemos respuestas
binarias usando distancias.
Objetivo 3. Presentar técnicas de integración de dos matrices de datos con papeles no
simétricos basadas en modelos de respuesta logística con reducción de la
dimensión de la matriz de respuestas.
Objetivo 4. Extender los modelos compuestos por dos matrices de datos con papeles no
simétricos basados en modelos de Regresión Logística en las que se reduce
la dimensión de ambas matrices de forma simultánea.
Objetivo 5. Ampliar el estudio de la estructura común de varias (más de dos) matrices de
datos cuando se ha medido el mismo conjunto variables binarias.
URI
DOI
10.14201/gredos.152722
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