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Registro 2 de 2, Base de información Bciucla
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Idioma :
Español
Categoría Temática :
DOCUMENTO NO CONVECIONAL
Descriptor Temático :
ANALISIS ESTADISTICO ,
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
Nota
TABLA DE CONTENIDO
TABLA DE CONTENIDO
·
ESTIMACIÓN DE LOS
PARÁMETROS EN LA
DISTRIBUCIÓN NORMAL MULTIVARIANTE
·
ALGUNOS USOS DE LA DISTRIBUCIÓN DE
T2 DE HOTELLING
·
ANÁLISIS DE
COMPONENTES PRINCIPALES
·
ANÁLISIS
FACTORIAL
·
CORRELACIÓN
CANÓNICA
·
ANÁLISIS
DISCRIMINANTE
Descrip.
RESUMEN
RESUMEN
El propósito de esta publicación es de presentar una
exposición en forma accesible de la teoría y las aplicaciones de algunos de los
tópicos más relevantes en la metodología del Análisis Estadístico
Multivariante. Una gran parte del material sobre dicho tema aparece en revistas
científicas de Estadísticas y un número limitado de textos. En ambos casos se
supone que le lector está suficientemente preparado para entender el nivel del
material expuesto. Cabe destacar algunos aspectos de la naturaleza de los
métodos estadísticos multivariantes. La gran mayoría de estos métodos surgieron
para solucionar problemas planteados y formulados en situaciones reales. El
modelo matemático en que se basa este tipo de análisis es la distribución
normal multivariante. Aún cuando pueden existir problemas estadísticos en cuyo
caso el modelo verdadero es diferente de la distribución normal multivariante,
esta se considera como una aproximación suficientemente precisa en el
tratamiento estadístico de un sistema de observaciones multidimensionales.
Una gran mayoría de los conceptos
en Análisis Multivariante son extensiones y generalizaciones de los
correspondientes conceptos en el caso univariante. Correlación simple entre dos
variables aleatorias se generaliza a correlación canónica entre dos conjuntos
de variables. La Docimasia
de hipótesis de igualdad de promedios poblacionales se extiende a la de
hipótesis de igualdad de vectores de promedios poblacionales. Así mismo surgen
otros conceptos en forma natural en el caso multidimensional sin que tengan su
contraparte en el caso unidimensional, como por ejemplo, parsimonialidad y
ahorro dimensional cuando existe dependencia en la estructura de observaciones multivariantes mediante el análisis
de componentes principales. Selección de un sistema de coordenadas apropiadas
para solucionar el problema de búsqueda de una estructura simple de un sistema
de datos multivariantes. Construcción y estimación de variables conceptuales e
hipotéticas mediante la aplicación del Análisis Factorial.