• español
    • English
  • español 
    • español
    • English
  • Acceder
Ver ítem 
  •   RIO Principal
  • PUBLICACIONES UPO
  • Revistas UPO
  • GECONTEC: Revista Internacional de Gestión del Conocimiento y la Tecnología
  • GECONTEC Vol. 3, núm. 2 (2015)
  • Ver ítem
  •   RIO Principal
  • PUBLICACIONES UPO
  • Revistas UPO
  • GECONTEC: Revista Internacional de Gestión del Conocimiento y la Tecnología
  • GECONTEC Vol. 3, núm. 2 (2015)
  • Ver ítem
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Análisis de componentes principales funcionales en series de tiempo económicas (Analysis of principal functional components in economic time series)

Ver/
1694-5314-1-SM.pdf (556.1Kb)
URI
http://hdl.handle.net/10433/2768
Exportar
RefworksMendeleyEndNote
Compartir
Estadísticas
Ver Estadísticas de uso
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítem
Autoría
Chávez Chong, Cristina O.; Sánchez García, Jesús E.; DelaCerda Gastélum, José
Palabras clave
Análisis de Componentes Principales
Análisis de Componentes Principales Funcionales
Análisis de datos económicos
Principal Components Analysis (PCA)
Functional Principal Components Analysis (FPCA)
Economic Data Analysis
Fecha de publicación
2016-09-20
Resumen
El análisis de datos funcionales ha cobrado gran relevancia en los últimos años, convirtiéndose en un importante campo de investigación en la Estadística. El primer método considerado para procesar este tipo de datos fue el de las componentes principales. En este trabajo se considera la extensión del método de las componentes principales clásicas (ACP) al caso funcional (ACPF), algunas propiedades interesantes que aparecen y otras que se conservan al realizar dicha extensión, así como su aplicación el procesamiento de datos reales económicos y una breve explicación de algunas bibliotecas que realizan el análisis de componentes principales funcionales. English abstractThe functional data analysis has gained relevance over the last years becoming an important statistics investigation field. The first method used to process this data type was the principal components analysis (PCA). In this paper, an extension of the classical principal components analysis (PCA) to the functional meth ...
El análisis de datos funcionales ha cobrado gran relevancia en los últimos años, convirtiéndose en un importante campo de investigación en la Estadística. El primer método considerado para procesar este tipo de datos fue el de las componentes principales. En este trabajo se considera la extensión del método de las componentes principales clásicas (ACP) al caso funcional (ACPF), algunas propiedades interesantes que aparecen y otras que se conservan al realizar dicha extensión, así como su aplicación el procesamiento de datos reales económicos y una breve explicación de algunas bibliotecas que realizan el análisis de componentes principales funcionales. English abstractThe functional data analysis has gained relevance over the last years becoming an important statistics investigation field. The first method used to process this data type was the principal components analysis (PCA). In this paper, an extension of the classical principal components analysis (PCA) to the functional method (FPCA) is considered, as well as some interesting properties that appear and others that remain with it. Furthermore, its application in the processing of real economic data and some previous work that analyze functional principal components are explained.
Colecciones
  • GECONTEC Vol. 3, núm. 2 (2015) [6]

BIBLIOTECA CRAI  ©  2015 Universidad Pablo de Olavide
Contacto | Aviso legal
 

 

Listar

Todo RIOComunidades y coleccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasEsta colecciónPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMaterias

Mi cuenta

AccederRegistro

Estadísticas

Ver Estadísticas de uso

De interés

AyudaPreguntas frecuentesDepositar documentosPolíticasDerechos de autorNormativa

BIBLIOTECA CRAI  ©  2015 Universidad Pablo de Olavide
Contacto | Aviso legal