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

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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
10.35305/s.v0i2.39
 
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