Escalamiento multidimensional

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Escalamiento Multidimensional No Métrico  Un ejemplo con R empleando el algoritmo SMACOF

Escalamiento Multidimensional No Métrico Un ejemplo con R empleando el algoritmo SMACOF

l Escalamiento Multidimensional (EMD) comprende una amplia familia de procedimientos multivariados, algunos de los cuales hacen posible represen- tar las proximidades entre un conjunto de elementos como distancias en un espacio de un número reducido de dimensiones. La idea central es que las distan- cias que median entre los puntos se corresponden con las proximidades entre los objetos por medio de una función de ajuste resultante de un proceso iterativo de optimización, pudiendose describir las relaciones entre los objetos sobre la base de las proximidades observadas. De este modo se establece una analogía entre el con- cepto “psicológico” de proximidad (semejanza o desemejanza) y el concepto geo- métrico de distancia (Arce, 1996), quedando reflejadas las diferencias entre ambos en una función denominada stress (Kruskal, 1964a y b).
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El análisis de escalamiento multidimensional

El análisis de escalamiento multidimensional

A veces la clasificación no se realiza por pares si no por tríos (Weirs, 1986). En el caso del método de las triadas de Combs los objetos se presentan en subgrupos de tres y el sujeto[r]

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Escalamiento multidimensional aplicado en publicidad

Escalamiento multidimensional aplicado en publicidad

influencia conjunta de todas las características. El paso siguiente se dirige intuitivamente a generar un Modelo de Regresión, considerando a los atributos de diagnóstico como varia- bles explicativas y a la efectividad como variable respuesta. Sin embargo, los atributos de diagnostico usualmente se encuentran muy asociados unos a otros produciendo así multico- linealidad entre las variables explicativas e impidiendo la estimación de un modelo de regre- sión adecuado y una lectura sencilla de las relaciones existentes. Se presentan entonces como solución a las limitaciones de estas las técnicas mencionadas, los llamados Mapas Perceptuales en los cuales se pueden ubicar todas las variables en un sistema de coorde- nadas multidimensional permitiendo luego encontrar “la estructura oculta” de relaciones en- tre todas las variables mencionadas.
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Segmentación del mercado turístico a través del escalamiento multidimensional: Una aplicación del modelo unfolding

Segmentación del mercado turístico a través del escalamiento multidimensional: Una aplicación del modelo unfolding

I+D+i são cada vez mais frequentes em marcas turísti- cas como Espanha, França ou EUA, pelo que investigar os mercados de forma aprofundada permite desenvolver metodologias inovadoras [r]

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Análisis cariotípico de cuatro poblaciones de Oophaga sylvatica (Anura: Dendrobatidae)

Análisis cariotípico de cuatro poblaciones de Oophaga sylvatica (Anura: Dendrobatidae)

Igualmente se realizó un Escalamiento Multidimensional No Métrico (NMDS), que es una técnica multivariante de interdependencia, para representar gráficamente las proximidades [r]

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Vol 11, No 21 (2015)

Vol 11, No 21 (2015)

clima los estudiantes de secundaria. En trabajos anteriores se había discutido si podían funcionar de manera similar la ayuda académica del profe- sor y el apoyo emocional que éste presta a sus estu- diantes. Combinando la técnicas de escalamiento multidimensional y el análisis factorial confirma- torio demuestran que las dimensiones de clima social están muy cercanas a la estructura de clase orientada al dominio, y puntualizan: “el clima so- cial o las dimensiones relacionales pueden ser interpretadas por los estudiantes como indicadores de una estructura [de clase] orientada a dominio” (Patrick, Kaplan & Ryan, 2011, p. 370, traducción nuestra), estableciendo “una correspondencia fenomenológica entre las percepciones de los estudiantes respecto de las cuatro dimensiones del clima (soporte académico del profesor, apoyo emocional del profesor, mutuo respeto en clase, e interacción en relación con la tarea) y la estructura de meta de dominio” (Patrick et al., 2011, p. 371). Si el soporte académico se entiende de modo uní- voco –como continuo simple de más/mejor sopor- te a menos/peor soporte- y de la misma manera se conciben las otras dimensiones del clima, nos pa- rece claro que eso se asocie a una clase orientada a metas de aprendizaje o dominio. Es decir, si se des- cribe el clima de clase implícitamente como buen clima, parece lógico que eso sea isomórfico de la estructura de clase orientada a meta de dominio, entendida como la buena clase por estar orientada a las buenas metas.
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Análisis multivariado aplicado a la representación de datos sintéticos de secuenciación de ARN

Análisis multivariado aplicado a la representación de datos sintéticos de secuenciación de ARN

Bajo el nombre de escalamiento multidimensional se conoce a una familia de algoritmos que dada una matriz de proximidad intentan representar en un espacio reducido a las ent[r]

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un-modelo-de-crecimiento-regional-basado-en-el-comportamiento-de-la-tasa-de-beneficio-santiago-de-compostela-nov2016

un-modelo-de-crecimiento-regional-basado-en-el-comportamiento-de-la-tasa-de-beneficio-santiago-de-compostela-nov2016

escalamiento multidimensional previo, habiendo podido discriminar las tipologías 1 (Andalucía, Valencia, Madrid y Murcia) y 4 (Cataluña, País Vasco y La Rioja) como las que presentan un mejor comportamiento en sus tasas de rentabilidad o beneficio y por lo tanto con mayor capacidad para continuar atrayendo futuras inversiones (obsérvese que a lo largo del período de crisis (2007-2013) prácticamente presentan el mismo comportamiento de su tasa de beneficio), mientras la tipología 3 (Canarias, Galicia y Navarra) presentan un comportamiento intermedio y la tipología 2 (Aragón, Asturias, Cantabria, Castilla y León, Castilla-La Mancha, Extremadura y Baleares) presentan el peor comportamiento en términos de rentabilidad relativa, si bien, en el caso de
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Elaboración y comercialización del “Barrilito Gourmet”

Elaboración y comercialización del “Barrilito Gourmet”

Nota: esta tabla nos muestra el análisis multidimensional tomando como factor dos variables, el precio y la demanda para, así, obtener el análisis de sensibilidad multidimensional del pr[r]

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Control de una plataforma diferencial por medio de escalamiento temporal

Control de una plataforma diferencial por medio de escalamiento temporal

Para cada factor de escalamiento kt se realizaron 20 simulaciones, de estas se eligieron las cinco mejores de cada factor de escalamiento kt. Esta elección se basa en el promedio entre el índice de error de la distancia y el índice de error del ángulo, las cuales se llamaron IR e ITh, respectivamente. Con el valor del índice final, IF, de cada factor de escalamiento kt, se construyó la gráfica de la figura 3, en la cual se muestran los siete factores de escalamiento kt dentro de una caja rectangular, en la cual los bordes superior e inferior corresponden al cuartil 3 y al cuartil 1, respectivamente, esta medida se usa para obtener estadísticamente el 75% y el 25% de las muestras. De esta grafica se señalan los valores máximos (extremo superior), mínimos(extremo inferior) y la mediana(línea dentro del rectángulo) de los cinco valores que se obtuvieron para comparar cada factor de escalamiento, y así, de esta grafica se selecciona el kt con el índice más bajo, es decir, kt = 5/12.
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Escalamiento de un fotobiorreactor a nivel piloto para la producción de biomasa

Escalamiento de un fotobiorreactor a nivel piloto para la producción de biomasa

En este proceso se escogió la variable productividad de biomasa como respuesta al fenómeno de la absorción de la luz; se definió un modelo de escalamiento, basado en las ref[r]

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Almacén de datos para la toma de decisiones en Postgrado Versión 1

Almacén de datos para la toma de decisiones en Postgrado Versión 1

los datos sobre la actividad objeto de análisis en relación con los parámetros o dimensiones que caracterizan dicha actividad, en un espacio multidimensional. Cada eje del espacio representa una dimensión de la actividad y los puntos del espacio (celdas) los datos sobre la actividad (medidas) para cada combinación de valores. En esta representación multidimensional de los datos, las dimensiones juegan un papel muy importante ya que representan los puntos de vista del análisis. En la presentación multidimensional, las dimensiones son representadas al nivel de detalle (gránulo) al que se desea registrar la actividad en el AD. Para enriquecer las posibilidades de análisis, las dimensiones se completan con un conjunto de atributos descriptivos. Estos atributos van a realizar distintas funciones durante el análisis de los datos: permitir establecer condiciones para filtrar los datos, definir criterios de agregación para obtener datos resumidos, etc.
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“Programa cognitivo   conductual para valorar niños con déficit de atención e hiperactividad, en instituciones de Barrancabermeja

“Programa cognitivo conductual para valorar niños con déficit de atención e hiperactividad, en instituciones de Barrancabermeja

“Esta es una investigación de prueba sujeto descriptivo, que se dirigió principalmente en un programa de intervención cognitivo-conductual, que evalué niños con déficit de atención con hiperactividad, pertenecientes a instituciones educativas públicas de Barrancabermeja Distrito Especial;“El sector en que se dirige el estudio de este artículo son a la instituciones educativas públicas de Barrancabermeja Distrito Especial, las cuales fueron diagnosticadas y se le aplica la “Evaluación del Trastorno por Déficit de Atención con Hiperactividad EDAH” (Calderon, G, 2003), donde se hace participe a padres y maestros, teniendo en cuenta la historia clínica y los criterios del DSM-V. (Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales). A través de la aplicación del escalamiento (EDAH) se identificaron cambios significativos en los comportamientos de los participantes en el antes y después de la implementar el programa, se ve que disminuyen los síntomas centrales del TDAH (atención, hiperactividad e impulsividad), que afectaban la dimensión cognitiva emocional y social de los niños con edades de 5 a 12 años de las instituciones educativas de Barrancabermeja Distrito Especial, se enfoca esta investigación en posibles resultados positivos para aplicarlos a otras instituciones educativas de Barrancabermeja Distrito Especial y donde pueda ser de ayuda para esta situación.”
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Radiaciones: Una mirada multidimensional

Radiaciones: Una mirada multidimensional

El cuadro pretende recapitular lo que mencionamos anteriormente, es decir, nos muestra las principales características de lo que representa la Radiación para la Física. La describe com[r]

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El índice multidimensional de pobreza

El índice multidimensional de pobreza

 Pobreza de patrimonio: insuficiencia del ingreso disponible para adquirir la canasta alimentaria, así como realizar los gastos necesarios en salud, vestido, vivienda, tra[r]

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Análisis temporal de la pobreza multidimensional en el Departamento de Madre de Dios, 2004 2016

Análisis temporal de la pobreza multidimensional en el Departamento de Madre de Dios, 2004 2016

Una vez descrita la variable que conforma el eje central de la investigación es necesario definir el método a utilizar con la finalidad de lograr los objetivos previamente señalados. En primer lugar, preparar la base de datos propia de la investigación a partir de la base de datos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) para cada uno de los años a analizar. Es necesario contar con los valores reales para la obtención de indicadores confiables. Seguidamente, se procede a aplicar el método de Alkire-Foster (2007) para construir el índice de pobreza multidimensional (se describe a detalle en el capítulo V) y su posterior desagregación en dimensiones de pobreza y por ámbito geográfico, según provincias. Posteriormente se confeccionan cuadros comparativos con los resultados del indicador de pobreza monetario presentado por el INEI, para cada uno de los años de estudio, gráficos que muestran el comportamiento de los indicadores para realizar el análisis temporal. Luego, se ejecuta el análisis comparativo entre cada una de las metodologías con la finalidad de discutir los resultados teniendo en cuenta la consecución de los objetivos planteados y la validación de las respectivas hipótesis.
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Estudio experimental y diseño de una planta para la producción de Sulfato de Estaño (II)

Estudio experimental y diseño de una planta para la producción de Sulfato de Estaño (II)

La Tesis tiene como objetivo general el escalamiento de una planta para la obtención del sulfato de estaño (11), basándose en los resultados experimentales a niv[r]

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Los aportes del derecho multidimensional a la teoría crítica del derecho en la construcción de nuevos actores jurídicos.

Los aportes del derecho multidimensional a la teoría crítica del derecho en la construcción de nuevos actores jurídicos.

En el presente trabajo de un modo esquemático se ofrece para el análisis cuestiones que hacen a la identidad y caracterización del perfil de un modelo conceptual multidimensional, entendida, como el conjunto de decisiones, enunciados, acciones y evaluaciones que, fundadas en el conocimiento científico de la realidad, del pasado y del presente, y con una visión prospectiva; apoyadas en una concepción del hombre, de la sociedad, de la cultura y del derecho, para lograr finalidades explícitas, que elaboran y ejecutan, en nombre de la sociedad y con su participación, las instituciones y las personas con atribuciones jurídicas para hacerlo.
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COMPORTAMIENTO DEL ESCALAMIENTO DE SUPERFICIES DE FRACTURA EN MATERIALES COMPUESTOS

COMPORTAMIENTO DEL ESCALAMIENTO DE SUPERFICIES DE FRACTURA EN MATERIALES COMPUESTOS

La  similaridad  es  un  concepto  que  se  ha  manejado  desde  tiempos  atrás,  dos  objetos  son  similares  si  tienen  la  misma  forma  a  diferencia  de  su  tamaño;  es  decir,  ángulos  iguales,  cualquiera  de  sus  segmentos  de  línea  ya  sean  horizontal,  vertical  u  oblicua  deben  tener  el  mismo  factor  de  proporcionalidad.  Este  factor  se  llama  factor  de  escalamiento  λ .  Las  transformaciones similares  son  composiciones que  involucran un escalamiento, una rotación  y  una  traslación.  Entonces,  intuitivamente,  un  objeto  auto‐similar  es  en  el  que  el  mismo  patrón  de  crecimiento se manifiesta a diferentes  escalas,  son  objetos que en  sus  detalles se  repiten a sí mismos. Cabe menciona que estrictamente estas característica son propias de los  fractales  matemáticos,  ya  que  en  los  reales,  puede  manifestarse  sólo  en  pocas  órdenes  de  magnitud, pues  debajo de  cierta  escala, el material  está compuesto  de moléculas, átomos  y  partículas elementales. 
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Exponente de escalamiento en turbulencia homogénea isotrópica y cortante

Exponente de escalamiento en turbulencia homogénea isotrópica y cortante

Caracterizar dos tipos de flujo turbulento homog´eneo, uno isotr´opico y otro cortante, en funci´on de los perfiles de velocidad e intensidad turbulenta transversal, la distribuci´on del[r]

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