Record Details

Modelos PCA a partir de conjuntos de datos con información faltante. ¿Se afectan sus propiedades?

SaberEs

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Modelos PCA a partir de conjuntos de datos con información faltante. ¿Se afectan sus propiedades?
 
Creator Vitelleschi, María Susana
Marta Beatriz Quaglino, Directora:
 
Subject
Mecanismos de Pérdidas; Algoritmo NIPALS; Algoritmo EM
 
Description En este trabajo se aborda la problemática de la construcción de modelos PCA (Principal Component Analysis) a partir de conjuntos de datos con información faltante. Se trabaja sobre tres situaciones diferentes con relación a la matriz de datos originales. En cada situación se generaron pérdidas a través de mecanismos aleatorios y no aleatorios, en diferentes porcentajes en una sola variable por vez, seleccionada mediante dos criterios: la que más contribuye y menos contribuye en la formación de la primera componente principal. A partir de cada conjunto de datos incompletos se construye el modelo PCA utilizando: Casos Completos, Nonlinear Iterative Partial Least Squares (NIPALS) y Expectation Maximization (EM). Se comparan los resultados con los obtenidos a través del conjunto de datos originales. Se definen una serie de medidas para estudiar cómo se afectan los resultados según la dimensión de la matriz de datos, el porcentaje y el mecanismo de pérdida, con relación a: bondad del ajuste, bondad de predicción, vectores cargas, ortonormalidad de la matriz de cargas y ortogonalidad de la matriz de “scores”.
 
Publisher Facultad de Ciencia Económicas y Estadísticaca - Universidad Nacional de Rosario
 
Contributor
 
Date 2010-10-15
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Artículo no evaluado
 
Format application/pdf
text/html
 
Identifier http://www.saberes.fcecon.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/39
 
Source SaberEs; Núm. 2 (2010)
1852-4222
1852-4184
 
Language spa
 
Relation http://www.saberes.fcecon.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/39/85
http://www.saberes.fcecon.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/39/76
 
Rights Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:

Los autores/as conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo registrado bajo la Licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional , que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.

Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.

La revista SaberEs no cobra tasas por el envío de trabajos, ni tampoco cuotas por la publicación de sus artículos.