Combinación de Análisis de Datos Funcionales Dinámicos y métodos de Análisis de Conglomerados jerárquicos, para evaluar la probabilidad de transición por medio de cadenas de Márkov
El presente documento proporciona una estrategia metodológica estadística para el agrupamiento de series dependientes, usando métodos de Análisis de componentes funcionales dinámicos - ACPFD, que permita conocer la probabilidad de transición de una curva media de un grupo a otra curva media, por med...
- Autores:
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Torralba Barreto, Daniel Ricardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/14260
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/14260
- Palabra clave:
- Multivariate analysis
Analysis of functional components
Markow chains
Hierarchical classification
Functional data
Analisis multivariante
Analisis por componentes principales
Correlacion
Procesos de Markov
Análisis multivariado
Análisis de componentes funcionales
Clasificación jerárquica
Datos funcionales
Cadenas de markov
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
| Summary: | El presente documento proporciona una estrategia metodológica estadística para el agrupamiento de series dependientes, usando métodos de Análisis de componentes funcionales dinámicos - ACPFD, que permita conocer la probabilidad de transición de una curva media de un grupo a otra curva media, por medio del uso de métodos de clasificación jerárquicos para el agrupamiento de curvas dependientes. Se describen los pasos para su implementación en el ambiente de R y se ilustra el uso por medio de un ejemplo de datos |
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