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dc.contributor.advisor | Matrán Bea, Carlos | es |
dc.contributor.author | Rodríguez Vítores, David | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias | |
dc.date.accessioned | 2022-12-20T15:47:45Z | |
dc.date.available | 2022-12-20T15:47:45Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57858 | |
dc.description.abstract | En 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.sponsorship | Departamento de Estadística e Investigación Operativa | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject.classification | Distancia de Wasserstein | es |
dc.subject.classification | Componentes principales comunes | es |
dc.subject.classification | Análisis multivariante | es |
dc.title | Análisis probabilístico de una medida de diagonalidad para matrices de covarianzas | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es |
dc.description.degree | Máster en Matemáticas | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
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- Trabajos Fin de Máster UVa [6578]
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