Examinando por Autor "Ciccioli, Patricia"

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    Componentes principales esféricas y matriz de covariancia de determinante mínimo: una aplicación sobre indicadores de carencias críticas
    (2016-11) Ciccioli, Patricia; Bussi, Javier; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
    En este trabajo se presentan dos técnicas robustas para el análisis de componentes principales: Matriz de Covariancia de Determinante Mínimo (MCD) y Componentes Principales Esféricas (SPC) y se las compara con el Análisis de Componentes Principales (ACP) clásico en una aplicación sobre indicadores de carencias críticas. Para poder resumir las diferencias sociales y económicas existentes entre las ciudades y comunas de Santa Fe es necesario retener más componentes principales en los métodos robustos (MCD y SPC) que en el método clásico. Se observa que para el método clásico solo una componente principal es suficiente mientras que, para los métodos robustos MCD y SPC se necesitan al menos dos componentes principales para poder resumir las diferencias presentes en los datos. Puede notarse que las variables que más aportan en la conformación de la primera componente principal en el método clásico son aquellas que contienen una mayor variabilidad en los datos con una gran cantidad de outliers dispersos, los cuales toman valores altos. De esta manera, se puede observar que el método clásico está influenciado por valores extremos, dando resultados e interpretaciones que pueden estar alejados del comportamiento del conjunto central de datos que representa la gran mayoría de ellos
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    Una revisión de los distintos métodos robustos para el análisis de componentes principales
    (2015-11-18) Bussi, Javier; Ciccioli, Patricia; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
    En este trabajo se presenta una revisión de algunos de los métodos robustos más difundidos desarrollados hasta la actualidad para el análisis de componentes principales (ACP). Se analizan sus características, sus coincidencias y diferencias. Se presentan además las funciones que se encuentran programadas en el paquete estadístico R de algunos de estos métodos.