Unit-length vector analysis (UVA)

This Master thesis develops in R code the algorithm proposed by Adachi (2010) to implement Unit-length Vector Analysis (UVA), applies this technique to two data sets, and compares the Unit Vector biplots obtained with the corresponding Principal Component biplots in terms of goodness of fit.

Detalles Bibliográficos
Autor: Montero Arias, Guillermo
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2015
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/78484
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2117/78484
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Multivariate analysis
Biplots
Unit-length vector analysis
Principal component analysis
Calibrated biplots
Anàlisi multivariable
Classificació AMS::62 Statistics::62H Multivariate analysis
Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Estadística matemàtica::Anàlisi multivariant
Descripción
Sumario:This Master thesis develops in R code the algorithm proposed by Adachi (2010) to implement Unit-length Vector Analysis (UVA), applies this technique to two data sets, and compares the Unit Vector biplots obtained with the corresponding Principal Component biplots in terms of goodness of fit.