Aplicaciones de los teoremas de separación para valores singulares de matrices al análisis de la redundancia
- Autores: Francisco Carmona
- Localización: Questiió: Quaderns d'Estadística, Sistemes, Informatica i Investigació Operativa, ISSN 0210-8054, Vol. 12, Nº. 1, 1988, págs. 59-75
- Idioma: español
- Títulos paralelos:
- Separation theorems for singular values of matrices applied to redundancy analysis
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Resumen
El análisis de la redundancia constituye una alternativa al análisis de la correlación canónica en el estudio de la relación entre dos grupos de variables.
La utilización de normas invariantes por matrices unitarias permite generalizar la definición de índice de la redundancia. Con los teoremas de separación para valores singulares de matrices se obtienen caracterizaciones similares del análisis de la redundancia y del análisis de la correlación canónica.
En el problema de la regresión reduciendo el rango también puede considerarse a las variables del análisis de la redundancia como óptimas predictoras, puesto que los primeros factores minimizan la matriz de covarianza residual
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