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:
-
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:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/14260
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/14260
- Palabra clave:
- Multivariate analysis
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Markow chains
Hierarchical classification
Functional data
Analisis multivariante
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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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Pineda Rios, WilmerTorralba Barreto, Daniel Ricardohttps://orcid.org/0000-0001-7774-951Xhttps://scholar.google.es/citations?user=5KmOl5oAAAAJ&hl=eshttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=00014541992018-11-15T01:58:21Z2018-11-15T01:58:21Z2018-11-14Torralba, D. (2018). 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. (Trabajo de pregrado). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/11634/14260reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEl 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 datosThis document shows an statistical methodology stretegy to grouping dependent series, using Dinamic Functional Components Analysis methods, that allow to know the transition probability of an average curve from one group to another average curve, making use of the hierarchical analysis for the grouping of dependent curves. The steps for its implementation are described in the R environment and the use is illustrated by means of a data example.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Combinación de Análisis de Datos Funcionales Dinámicos y métodos de Análisis de Conglomerados jerárquicos, para evaluar la probabilidad de transición por medio de cadenas de MárkovMultivariate analysisAnalysis of functional componentsMarkow chainsHierarchical classificationFunctional dataAnalisis multivarianteAnalisis por componentes principalesCorrelacionProcesos de MarkovAnálisis multivariadoAnálisis de componentes funcionalesClasificación jerárquicaDatos funcionalesCadenas de markovTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáBorrajo, L. L. (2017), Aplicación de análisis de datos funcionales en medios de pago, Universidad de Santiago de Compostela.Febrero, M. (2008), ‘A present overview on functional data analysis.’, Boletín de Estadística e Investigación Operativa. BEIO 24(1), 6–12.Ferraty, F. & Vieu, P. (2006), Nonparametric functional data analysis: theory and practice, Springer Science & Business Media.Hamdan, M. F., Suhaila, J. & Jemain, A. A. (2013), ‘Functional data analysis technique on daily rainfall data: A case study at north region of peninsular malaysia’, Matematika 29, 233–240.Hörmann, S., Kidziński, Ł. & Hallin, M. (2015), ‘Dynamic functional principal components’, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) 77(2), 319–348.Kemeny, J. G. & Snell, J. L. (1983), Finite Markov chains: with a new appendix”Generalization of a fundamental matrix , Springer.Pérez, V. N. (2004), Análisis de datos funcionales: implementación y aplicaciones, PhD thesis, Universitat Politècnica de Catalunya. Facultat de Matemàtiques i Estadística. Departament d’Estadística i Investigació Operativa, 2004 (Llicenciatura de Ciències i Tècniques Estadístiques).Ramsay, J. O. & Silverman, B. W. (2005), Functional data analysis, Springer.Ramsay, J. O. & Silverman, B. W. (2007), Applied functional data analysis: methods and case studies, Springer.Ríos, W. P., Ramírez, A. C. & Escobar, O. G. (2017), ‘Análisis de datos funcionales aplicado en electroencefalogramas: agrupamiento por k-medias funcional’, Comunicaciones en Estadística 10(1), 129–144.Viñas Rubio, J. M. & López, M. (2015), ‘Nuevo manual de uso de términos meteorológicos de aemet’.THUMBNAIL2018danieltorralba.pdf.jpg2018danieltorralba.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8032https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14260/5/2018danieltorralba.pdf.jpg424113fcba8271d21e446c89cd0652ffMD55open accesscartadefacultad.pdf.jpgcartadefacultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8005https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14260/6/cartadefacultad.pdf.jpgb6a48a22e530bfb406587a317e0a144fMD56open accesscartaderechosdeautor.pdf.jpgcartaderechosdeautor.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7765https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14260/7/cartaderechosdeautor.pdf.jpg246a2f1a3e693adea786742a4bc6ce69MD57open accessORIGINAL2018danieltorralba.pdf2018danieltorralba.pdfapplication/pdf505700https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14260/1/2018danieltorralba.pdf3fd9659ce4b678fd74763ded10992552MD51open accesscartadefacultad.pdfcartadefacultad.pdfapplication/pdf146918https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14260/3/cartadefacultad.pdf5c2abfae844ff20f19795ccccbbbd795MD53metadata only accesscartaderechosdeautor.pdfcartaderechosdeautor.pdfapplication/pdf128841https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14260/4/cartaderechosdeautor.pdf93d5ce1a25ebc9ffb477868eb5aa3a24MD54metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14260/2/license.txtf6b8c5608fa6b2f649b2d63e10c5fa73MD52open access11634/14260oai:repository.usta.edu.co:11634/142602023-02-25 03:14:54.46open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |