Componentes principales robustas: una aplicación a localidades de la provincia de santa fe

En este trabajo se presentó un análisis de componentes principales robusto a partir de los estimadores MM. Por otro lado, se consideró el método Bootstrap Rápido y Robusto para estimar intervalos de confianza para la proporción de variancia explicada de las componentes, y para calcular los límites d...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bussi, Javier, Marí, Gonzalo Pablo Domingo, Méndez, Fernanda
Otros Autores: Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
Formato: conferenceObject documento de conferencia acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Componentes Principales
Estimadores MM
Boostrap Rápido y Robusto
Boostrap
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/7502
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Aporte de:
Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario
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description En este trabajo se presentó un análisis de componentes principales robusto a partir de los estimadores MM. Por otro lado, se consideró el método Bootstrap Rápido y Robusto para estimar intervalos de confianza para la proporción de variancia explicada de las componentes, y para calcular los límites de confianza de las cargas de las componentes principales robustas. Se desarrolló una aplicación de estos métodos a datos correspondientes a indicadores de carencias de comunas de la provincia de Santa Fe provenientes del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2010, con el objetivo de lograr una estratificación de las mismas para un futuro marco de muestreo. A partir de la primera componente robusta se construyó un Índice de carencias, a partir del cual se estratificó a las comunas en cinco estratos a partir del método geométrico, el cual es apropiado para poblaciones asimétricas. Se observó que el estrato al cual pertenecen las comunas está relacionado con el nodo donde se encuentran ubicadas, encontrándose que a medida que uno se mueve de sur a norte en la provincia, las comunas tienden a tener mayores carencias
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