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<title>Análisis probabilístico de una medida de diagonalidad para matrices de covarianzas</title>
<creator>Rodríguez Vítores, David</creator>
<contributor>Matrán Bea, Carlos</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</contributor>
<description>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.</description>
<date>2022-12-20</date>
<date>2022-12-20</date>
<date>2022</date>
<type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</type>
<identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57858</identifier>
<language>spa</language>
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<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
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