Análise procrustes aplicada à seleção de variáveis
| Autor: | Guedes, Terezinha Aparecida, Ivanqui, Ivan Ludgero |
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| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2008 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Acta Scientiarum. Technology; Vol 20 (1998); 505-509 Acta Scientiarum. Technology; v. 20 (1998); 505-509 Acta scientiarum. Technology Universidade Estadual de Maringá (UEM) instacron:UEM |
| ISSN: | 1806-2563 1807-8664 |
| Popis: | In exploratory multivariate research aiming at the reduction of the, dimension of the variables set, the most frequently used method is the analysis of the principal components. All original variables are generally necessary to define the subset of variables. Krzanowski (1987) has provided a methodology which combines the principal component analysis and the procrustes analysis to determine how much the new subset of variables reproduces the structure of original variables. Steiner (1995) used several methods to separate groups and select the variables in a medical case study. In the present work, the procrustes analysis was applied to a set of data randomly generated according to the variables distributions defined by Steiner. The objective was to verify if the subset of variables resultant from the analysis reproduces the original structure of data. The: results led to the conclusion that the procrustes method is a necessary tool for variables selection in multivariate analysis. Nos estudos exploratórios multivariados, cujo objetivo é a redução da dimensão do conjunto de variáveis, o principal método utilizado é a análise de componentes principais. Neste método, todas as variáveis originais são, em geral, necessárias para definir os subconjuntos de variáveis. Krzanowski (1987) apresentou uma metodologia que combina a análise de componentes principais e a análise procrustes para determinar o quanto o novo subconjunto de variáveis representa a estrutura dos dados originais. Steiner (1995) utilizou vários métodos para separar grupos e selecionar variáveis em um problema médico. Neste trabalho, foi aplicada a análise procrustes para um conjunto de dados gerado aleatoriamente segundo as distribuições das variáveis definidas por Steiner. O objetivo foi verificar se o subconjunto de variáveis resultantes da análise reproduzem a estrutura original dos dados. Através das análises realizadas, concluiu-se que o método procrustes é uma ferramenta indispensável na seleção de variáveis. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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