Selección de variables para datos multivariados y datos funcionales
, contenidoen {f1,...,fp} que sea el que describa mejor el resultado del modelo estadístico aplicado. Damos una propuesta para los casos de clasificación, componentes principales y parael modelo lineal funcional con respuesta escalar y con respuesta funcional. En cada casoestudiamos resultados de co...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | Argentina |
| Institución: | Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Repositorio: | Biblioteca Digital (UBA-FCEN) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | tesis:tesis_n5705_Gimenez |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n5705_Gimenez |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | SELECCION DE VARIABLES REGRESION COMPONENTES PRINCIPALES CLASIFICACION DATOS MULTIVARIADOS DATOS FUNCIONALES VARIABLE SELECTION REGRESSION PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS CLASSIFICATION MULTIVARIATE DATA FUNCTIONAL DATA |
| Sumario: | , contenidoen {f1,...,fp} que sea el que describa mejor el resultado del modelo estadístico aplicado. Damos una propuesta para los casos de clasificación, componentes principales y parael modelo lineal funcional con respuesta escalar y con respuesta funcional. En cada casoestudiamos resultados de consistencia. |
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