Alternativa a la regresión con componentes principales basada en biplot de regresión

Autores: Olesia Cárdenas, José Luis Vicente Villardón , Carlos Noguera, Purificación Galindo Villardón
Localización: Interciencia: Revista de ciencia y tecnología de América, ISSN 0378-1844, Vol. 31, Nº. 3, 2006, págs. 160-167
Idioma: español
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Resumen
- Se presenta un método alternativo de estimación que permite aproximar el biplot de una matriz de datos a través del ajuste de modelos bilineales, en cuyo caso los denominamos Biplot de Regresión. Su ajuste resulta similar a la Regresión con Componentes Principales, cuando las variables se tratan en el análisis en forma simétrica, su distribución es normal y se introduce convenientemente una métrica en el espacio de las mismas. Sin embargo, los Biplots de Regresión tienen la ventaja de permitir ajustes no lineales y representar confiablemente en forma gráfica, las relaciones entre individuos y/o variables. Para su interpretación se analiza la geometría, en la forma clásica y en términos de proyecciones sobre subespacios de mejor ajuste. Finalmente se realiza un análisis comparativo a través de dos aplicaciones prácticas, demostrando su potencialidad para la aplicación en cualquier campo de las ciencias naturales y sociales