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dc.contributor.advisorMatrán Bea, Carlos es
dc.contributor.authorRodríguez Vítores, David
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
dc.date.accessioned2022-12-20T15:47:45Z
dc.date.available2022-12-20T15:47:45Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/57858
dc.description.abstractEn el trabajo se introduce una nueva medida de aproximación a la diagonalidad de una matriz definida positiva con vistas a su aplicación al problema de componentes principales comunes. La propuesta surge a partir de ideas relacionadas con la métrica de Wasserstein entre distribuciones de probabilidad, vinculadas a estructuras dedependencia, resumidas aquí en la cota de Gelbrich. La medida tiene como objetivo valorar la adecuación de determinadas características las variables observadas para la comparación de distribuciones, y el punto de vista es el de medir la concordancia de las direcciones principales de las matrices de covarianzas asociadas. La medida se define a partir de una desigualdad matricial sobre la traza, mediante una normalización adecuada, y su análisis incluye su adaptación al problema de componentes principales y su comportamiento asintótico a partir de muestras aleatorias. Finalmente, se concluye con diferentes ejemplos a partir de datos reales y simulaciones.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Estadística e Investigación Operativaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationDistancia de Wassersteines
dc.subject.classificationComponentes principales comuneses
dc.subject.classificationAnálisis multivariantees
dc.titleAnálisis probabilístico de una medida de diagonalidad para matrices de covarianzases
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.description.degreeMáster en Matemáticases
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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