PDF superior Análisis de correlación canónica lineal y no lineal

Análisis de correlación canónica lineal y no lineal

Análisis de correlación canónica lineal y no lineal

Como se mencionó en el capítulo introductorio, no es hasta finales de los años 90’s del siglo pasado que se desarrollaron procedimientos no lineales para las técnicas clásicas de la Estadística Multivariada. Una de las metodologías suge- ridas ha sido la introducción del método kernel, que ha tenido gran influencia en todos los procedimientos multivariados y que, en particular, ha dado lugar a un nuevo método para el cálculo de las correlaciones canónicas. En esta tesis se tiene como objetivo principal abordar el problema del ACCK. En las siguientes secciones se presenta la teoría trabajada hasta el momento en diferentes refe- rencias. Inicialmente se presentan las funciones kernel y algunas propiedades de ellas. Posteriormente, se define el ACCK y se presenta su método de solución basada en la propuesta de Hardoon et al. [9]. Se presenta además una forma diferente de trabajar con las funciones kernel a través de los métodos HSIC y KTA que son una alternativa para trabajar datos que no presentan correlación lineal.
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Correlación paramétrica de un diseño estructural entre un análisis estático no lineal por zonas plásticas y un análisis estático no lineal por fibras

Correlación paramétrica de un diseño estructural entre un análisis estático no lineal por zonas plásticas y un análisis estático no lineal por fibras

En la modelación anterior, no se consideran las secciones agrietadas, según especifica la NEC [3]; en la cual se plantea que para vigas principales se debe utilizar una inercia efectiva del 50% y en columnas, del 80% necesarios para un análisis lineal. Paralelamente, en un análisis no– lineal se consideran vigas y columnas con una inercia efectiva del 100%, ya que la capacidad real de las secciones se toma del diagrama M-Ø. Según lo descrito en la modelación, para las losas no se considerará agrietamientos en los nervios para mantener concordancia con el método del nervio continuo; por cuanto el aporte de la rigidez resultante de un nervio rectangular es muy similar a la de un nervio tipo T agrietado.
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Introducción al análisis de regresión no lineal

Introducción al análisis de regresión no lineal

En el área de ciencias de la salud, el análisis de modelos de crecimiento son de mucho valor. En el año 2003, Zhou y Yan analizaron el número de casos probables del síndrome agudo severo respiratorio (Severe Acute Respiratory Syndromé), usando el modelos de Richard (modelo no lineal) para predecir la infección del SARS (siglas en inglés) en varios meses; encontrando una relación entre el número de casos acumulados y el tiempo y que es perfectamente descrita por este modelo. Zhou, G. and Yan G. (2003).

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CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

CORRELACIÓN LINEAL Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN

Una vez que hemos calculado la recta de regresión y el ajuste que hemos conseguido con el modelo de regresión lineal, el siguiente paso consiste en analizar si la regresión en efecto es válida y la podemos utilizar para predecir. Para ello debemos contrastar si la correlación entre ambas variables es distinta de cero o si el modelo de regresión es válido en el sentido de contrastar si el análisis de nuestra variable endógena (Y). es válido a través de la influencia de la variable explicativa (X).

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Análisis de la función lineal

Análisis de la función lineal

“Estas escalas, se aplican para analizar procesos de Fortalecimiento cognitivo, afectivo y psicomotriz. Desarrollo de las destrezas y técnicas de estudio y de aprendizaje investigativo y para el nivel de Bachillerato del Sistema de Educación Intercultural Bilingüe”. (Ecuador, 2016), Esto nos indica que luego de la evaluación final el 72% logra definir y reconocer una función lineal de manera algebraica y gráfica (con o sin el empleo de la tecnología), e identificar su monotonía a partir de la gráfica o su pendiente y el 28% restante alcanza los aprendizajes mínimos requeridos.
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Evaluación del desempeño sísmico del laboratorio de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNSCH mediante métodos no lineales

Evaluación del desempeño sísmico del laboratorio de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNSCH mediante métodos no lineales

El capítulo 4. Análisis dinámico no lineal (ADNL), se describe el método de análisis, tratando temas como: Ecuación de equilibrio dinámico; obtención de repuesta dinámica; repuesta histerética; movimientos sísmicos, en el que se describe los sismos en la zona de subducción y continental, ondas sísmicas y medida de los sismos; peligro sísmico, se desarrolla el análisis del peligro sísmico probabilístico (PSHA), cuyos resultados son las curvas de peligro sísmico y el espectro de peligro uniforme para el nivel de sismo raro del sitio de fundación del edicio; Registro de aceleración, en la que se selecciona siete sismos teniendo en cuenta su magnitud, también se escala los registros alrededor del periodo fundamental teniendo en cuenta el intervalo y el espectro de diseño dada por la norma técnica E.030 Diseño Sismorresistente como espectro objetivo, y está probado que esta forma de escalar reduce la dispersión de los datos; y el Análisis dinámico incremental (IDA), en la que describe la obtención de las curvas IDA.
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Diseño de un Proceso Geoestadístico de Zonoficación Homogénea Básica y Económica Mediante la Técnica Multivariante de Cluster y la Implementación del Modelo de Kriging para el Cantón Chaguarpamba   Provincia de Loja

Diseño de un Proceso Geoestadístico de Zonoficación Homogénea Básica y Económica Mediante la Técnica Multivariante de Cluster y la Implementación del Modelo de Kriging para el Cantón Chaguarpamba Provincia de Loja

El Proyecto de Titulación, es un proceso Zonificación de variables biofísicas, tales como la Pendiente, Uso del Suelo, Aptitud Agropecuaria, Movimientos en Masa, Susceptibilidad a Erosión, y en variables socioeconómicas, sobresalen la Demanda Sobre el Recurso Tierra, Accesibilidad Vial, Disponibilidad de Servicios Básicos, y Accesibilidad al Área Urbana, tomando un caso de estudio al Cantón Chaguarpamba de la Provincia de Loja, tesis desarrollada dentro del Programa de Regularización y Administración de Tierras Rurales – PRAT. En el estudio y análisis principalmente se ha implementado la técnica multivariante de cluster, correlación espacial, y variogramas para concluir con la interpolación lineal del Modelo Kriging, el nivel de confianza del Modelo de Zonificación es del 90%, el cual homogeniza cada grupo de variables, todo esto realizado en el software SAS 9.1 (Sistema de Análisis Estadístico), y ArcGIS 9.3 (software para Sistemas de Información Geográfica).
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Al más alto nivel

Los objetivos generales del análisis de sensibilidad son identificar los parámetros relativamente sensibles que afectan la solución óptima, para tratar de estimarlos con más cuidado y después elegir una solución que se mantenga como buena en un cierto intervalo de valores posibles de estos parámetros sensibles. No hay que olvidar que este análisis constituye una parte muy importante de los estudios de programación lineal.

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Programación Lineal Encuentro 11 Tema: PLANIFICACIÓN DE PROYECTOS

Programación Lineal Encuentro 11 Tema: PLANIFICACIÓN DE PROYECTOS

La técnica de revisión y evaluación del programa (PERT, program evaluation and review technique) y el método de la ruta crítica (CPM, critical path method) son dos técnicas de análisis cuantitativo que ayudan a los gerentes a planear, programar, supervisar y controlar proyectos grandes y complejos. Fueron desarrolladas porque existía una necesidad importante de una mejor forma de administrar.

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Comparación entre dos preparados vacunales contra la colibacilosis neonatal porcina

Comparación entre dos preparados vacunales contra la colibacilosis neonatal porcina

Por medio del análisis de correlación lineal se estableció el grado de asociación entre las variables de referencia: total de lechones nacidos, peso al nacimiento, porcentaje de lechones[r]

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Los objetivos generales del análisis de sensibilidad son identificar los parámetros relativamente sensibles que afectan la solución óptima, para tratar de estimarlos con más cuidado y después elegir una solución que se mantenga como buena en un cierto intervalo de valores posibles de estos parámetros sensibles. No hay que olvidar que este análisis constituye una parte muy importante de los estudios de programación lineal.

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Programación Lineal: La programación lineal es el campo de la optimización matemática dedicado a maximizar o

Programación Lineal: La programación lineal es el campo de la optimización matemática dedicado a maximizar o

Un modelo es una representación (casi siempre matemática) de una situación. Lo que diferencia el análisis cuantitativo de otras técnicas es que los modelos que se usan son matemáticos. Un modelo matemático es un conjunto de relaciones matemáticas. Casi siempre, estas relaciones se expresan como ecuaciones e inecuaciones.

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Análisis de regresión y correlación simple y múltiple

Análisis de regresión y correlación simple y múltiple

En el diagrama de dispersión de la figura VI.1 observamos un indicio del tipo de relación que existe entre las variables. Estando claro a partir de la observación de los puntos que existe una tendencia general que a mayor cantidad de % de inmunización se obtendrá una menor tasa de mortalidad. A este tipo de relación se le conoce como inversa o negativa. Si se observase un proceso contrario, la correlación sería directa o positiva. Así también se observa una tendencia lineal y con buen ajuste
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DISPOSICIÓN FARMACOCINÉTICA DEL ANTICUERPO MONOCLONAL QUIMÉRICO P3 EN CONEJOS: CINÉTICA NO LINEAL / PHARMACOKINETIC DISPOSITION OF THE CHIMERIC MONOCLONAL ANTIBODY P3 IN RABBITS: NON LINEAR KINETICS

DISPOSICIÓN FARMACOCINÉTICA DEL ANTICUERPO MONOCLONAL QUIMÉRICO P3 EN CONEJOS: CINÉTICA NO LINEAL / PHARMACOKINETIC DISPOSITION OF THE CHIMERIC MONOCLONAL ANTIBODY P3 IN RABBITS: NON LINEAR KINETICS

De acuerdo al análisis de regresión lineal, en los tres casos, los valores de los coeficientes de correlación y determinación R y R 2 son bajos. Estos coeficientes constituyen una medida del grado de ajuste de los datos experimentales al modelo de regresión. El error estándar de la estimación, que es una medida del grado de dispersión de los puntos experimentales alrededor de la recta de regresión, es elevado. Finalmente el análisis de varianza (ANOVA) no resulta significativo en ninguno de los casos (significación > 0,05) lo que demuestra que el modelo lineal ln PK = m.Dosis + ln C, no explica el comportamiento de los datos. La correspondencia de los tres resultados permite concluir que en ninguno de los casos el sistema es lineal (aunque la dependencia ln AUC – Dosis, se aleja menos de este comportamiento).
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LA HERRAMIENTA TECNOLÓGICA COMO APOYO EN UNA PROPUESTA DIDÁCTICA EN TORNO A LA CORRELACIÓN LINEAL

LA HERRAMIENTA TECNOLÓGICA COMO APOYO EN UNA PROPUESTA DIDÁCTICA EN TORNO A LA CORRELACIÓN LINEAL

Después de realizar un análisis sobre el debate formado por los representantes de los equipos, en donde el profesor guío el debate y surgieron ideas como: que una diferencia entre la suma de la localidades implicaba una resta, que esto era como una balanza debido a que se quería que la suma fuera igual en ambas partes (Norte y Sur) y, que si se restaban ambas partes una de ellas debería de tener valores negativos; sin embargo se concluyó que no podía haber longitudes negativas e idearon que una multiplicación por -1 permitía a la parte Sur obtener valores negativos, sin embargo al considerarlo como una balanza era necesario multiplicar por -1 la parte superior (Norte), concluyendo así que el criterio de multiplicar por -1 no aplica en esta situación. Otro de los criterios que surgieron durante el debate fue que elevar un número al cuadrado siempre arroja un valor positivo, a través de este criterio se consensó que elevar al cuadrado los valores negativos ayudarían a equilibrar la “balanza” de la suma de las longitudes. Y además que geométricamente esto representaba cuadrados, los cuales estaban formados por las longitudes de los segmentos construidos desde el punto a la recta.
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Análisis de regresión y correlación

Análisis de regresión y correlación

Donde se resuelve utilizando la covarianza y las desviaciones típicas de las dos variables (en su forma insesgada). Interpretación: Este estadístico, refleja el grado de correlación lineal que existe entre dos variables. El resultado numérico fluctúa entre los rangos de < -1 a +1>, encontrándose en medio el valor “0” que indica que no existe asociación lineal entre las dos variables a estudio. Un coeficiente de valor reducido no indica necesariamente que no exista correlación ya que las variables pueden presentar una relación no lineal como puede ser el peso del recién nacido y el tiempo de gestación. En este caso el r infraestima la asociación al medirse linealmente. Los métodos no paramétrico estarían mejor utilizados en este caso para mostrar si las variables tienden a elevarse conjuntamente o a moverse en direcciones diferentes.
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REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

En la mayoría de los casos, los investigadores cuentan con los datos de una muestra. Tomando como base los resultados del análisis de los datos de la muestra, se pretende llegar a decisiones respecto a la población, de la cual se extrajo la muestra, proceso conocido como inferencia estadística. Por lo anterior, es importante que los investigadores comprendan la naturaleza de las poblaciones para que puedan elaborar un modelo matemático que la represente o, determinar si se ajusta razonablemente a algún modelo ya establecido. Por ejemplo, si un investigador va a analizar un conjunto de datos mediante los métodos de regresión lineal simple, debe estar seguro de que el modelo de regresión lineal simple proporciona una representación al menos aproximada de la población. 2
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COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL DE PEARSON

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL DE PEARSON

La variable Y (número de mulas, presencia de paraguas) correlaciona con la variable Z (número de licenciados, inteligencia) debido a la variable X, causa común de ambas, (desarrollo económico de la región, nivel social de la persona). Se dice, en estos casos, que la relación entre Y y Z es una relación espúrea. Se observa, de esta forma, cómo dos variables están relacionadas sin que haya una relación directa de una sobre la otra, sino debido al influjo de una tercera variable. Se concluye, pues, que correlación entre dos variables no implica necesariamente causalidad entre ambas. Dejaremos para próximos capítulos, en el tema de las correlaciones parciales y semiparciales, y especialmente, en el dedicado al Path Análisis, una discusión extensa sobre este tema.
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CIRCULACIÓN ATMOSFÉRICA DE GRAN ESCALA Y VARIABILIDAD DE LAS APORTACIONES NATURALES DE LOS RIOS DE NAVARRA

CIRCULACIÓN ATMOSFÉRICA DE GRAN ESCALA Y VARIABILIDAD DE LAS APORTACIONES NATURALES DE LOS RIOS DE NAVARRA

En la figura 4-izquierda, se muestra el índice de correlación lineal de la variable canónica de presión, que interpretamos como descriptora de la circulación atmosférica euroatlántica y las aportaciones de los rios.Los valores más altos,significativos y apreciables, de esta correlación corresponden al rio Aragón y sus afluentes y esta correlación resulta casi inapreciable para los rios que no se alimentan en los pirineos, en el oeste y suroeste de la región ,sierras de Aralar, Gorbea, Andía y Obarenes .A la derecha, se muestra la correlación del índice NAO (principal modo de variabilidad atmosférica atlántica) con las aportaciones naturales y puede apreciarse que son notablemente bajas en el conjunto de la región, si bien algo más apreciables en el Aragón.La variabilidad de la Circulación del Atlántico Norte parece que se deja sentir y explicaría mejor únicamente el régimen hídrico superficial de la cuenca del rio Aragón, pero es prácticamente irrelevante y no explicativa del comportamiento hídrico de los demás rios navarros, en particular del Ega y el Odrón.En cualquier caso la capacidad explicativa de la NAO es característicamente baja para el conjunto de la hidrología de la Navarra que avena al Ebro y esta es posiblemente una de las conclusiones más destacables que se extrae de este trabajo.
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Rudimentos 12: Espacios Vectoriales Profesor Ricardo Santander

Rudimentos 12: Espacios Vectoriales Profesor Ricardo Santander

8.3. Herramientas B´ asicas 2: Espacios Vectoriales. Hasta ahora el criterio a usar, para que un sistema tenga o no tenga soluci´on es comparar mec´anicamente dos n´ umeros, m´as espec´ıficamente el rango de la matriz de coeficientes y el rango de la matriz ampliada, ambas asociada al sistema lineal dado. Como puede ser r´apidamente deducido esta t´ecnica no permite una mayor elucubraci´on te´orica, as´ı que debemos intentar traducir este comportamiento a trav´es de las ricas y fructificas propiedades que poseen los espacios vectoriales.

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