Análisis en componentes principales de un proceso estocástico con funciones muestrales escalonadas

Autor:	Aguilera del Pino, Ana María, Ocaña Lara, Francisco, Valderrama Bonnet, Mariano J.
Jazyk:	Spanish; Castilian
Rok vydání:	1996
Předmět:	Componentes principales Inference Multivariate analysis Proyección ortogonal Inferència Autovalores y autofunciones Anàlisi multivariable 62 Statistics::62H Multivariate analysis [Classificació AMS] Operador de covarianza 62 Statistics::62G Nonparametric inference [Classificació AMS]
Zdroj:	UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Popis:	El ACP de un número finito de variables puede ser generalizado para manejar datos que evolucionan en el tiempo. El objetivo de este trabajo es la estimación de los factores principales de procesos aleatorios con funciones muestrales escalonadas. Ante la imposibilidad de obtener una solución exacta a este problema, proponemos estimar el ACP de un proceso de este tipo a partir del ACP del proceso cuyas trayectorias se obtienen como proyección de las originales en el subespacio de las funciones constantes sobre los subintervalos de una partición previamente fijada. Finalmente, incluimos una aplicación con datos reales estudiando el error cuadrático medio de las reconstrucciones del proceso proporcionadas por el ACP así aproximado.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::787887a9f669178f97252c5cedeba0e8 https://hdl.handle.net/2099/4063 Zobrazit plný text záznamu