Análisis de correspondencias a partir de una muestra probabilística
Autores
Ramírez, Javier
Martínez, Guillermo
Director
Tipo de contenido
Artículo de revista
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2010
Título de la revista
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Resumen
A partir del análisis de correspondencias clásico aplicado a las tablas denominadas de correspondencias, se desarrolla la teoría para dicho análisis a partir de una muestra probabilística. El enfoque de esta teoría se encamina a la estimación de los valores y vectores propios asociados a las matrices por diagonalizar, ya sea en el análisis simple o en el múltiple, para luego establecer las estimaciones de los vectores propios que conducen a los ejes factoriales, permitiéndose una representación gráfica para mejorar la interpretación en el análisis. Se realizan además estimaciones de las medidas de calidad asociadas a la representación, como son: inercia, contribuciones y cosenos cuadrados.
From the classic analysis of correspondences applied to the denominated tables of correspondences, the theory for this analysis from a probabilistic sample is developed. The approach of this theory directs to the estimation of eigenvalues and eigenvectors associated to the matrices to be diagonalized, either in a simple analysis or in the multiple one, to establish estimations of the eigenvectors that lead to the factorial axes, allowing a graphical representation to improve performance in the analysis. Estimates of quality measures associated to the representation are made, such as inertia, contributions and squares cosines.
From the classic analysis of correspondences applied to the denominated tables of correspondences, the theory for this analysis from a probabilistic sample is developed. The approach of this theory directs to the estimation of eigenvalues and eigenvectors associated to the matrices to be diagonalized, either in a simple analysis or in the multiple one, to establish estimations of the eigenvectors that lead to the factorial axes, allowing a graphical representation to improve performance in the analysis. Estimates of quality measures associated to the representation are made, such as inertia, contributions and squares cosines.