Conjuntos de puntos principales (self-consistentes) e la distribución binomial y su aproximación asintótica a conjuntos de puntos principales (self-consistentes) de la distribución normal

• Autores: Juan Luis Peralta Sáez, Juan Luis González Caballero
• Localización: XXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa: Úbeda, 6-9 de noviembre de 2001, 2001, ISBN 84-8439-080-2
• Idioma: español
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• Resumen

  • Los puntos principales de una distribución son valores que tratan de encontrar centros óptimos de clusters para una población con una distribución F. Flury (1990) dió a estos valores el nombre de puntos principales, inspirado en la definición de Componentes Principales dada por Pearson (1901). Su relación con el término self-consistencia, siguiendo la terminología de Hastie y Stuetzle (1989), fue establecida por Flury (1993). En esta comunicación se presenta un algorítmo para establecer un conjunto de k puntos principales (self-consistentes) de la distribución binomial y su aproximación a conjuntos de puntos principales (self-consistentes) de la distribución normal.