Florence Nightingale Transformaciones univariantes La asimetría y linealidad de las relaciones mejora con frecuencia al transformar las variables.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
IES LOS PEDROCHES (Pozoblanco – Córdoba)
Advertisements

Valores y vectores propios
Tema 4: Medidas de posición individual.
Tema 7. Transformaciones. Transformaciones lineales
4. ANÁLISIS FACTORIAL Introducción Modelo factorial ortogonal
ALGEBRA VECTORIAL I) Magnitudes vectoriales
Bivariadas y Multivariadas
Vectores en el espacio 2º Bachillerato
Algebra lineal (Ing.Sist.) Cálculo IV(G,B)
TRANSFORMACIONES GEOMÉTRICAS
Sea f: D n  , una función definida en un conjunto abierto D de n.
GEOESTADISTICA MULTIVARIADA
Prof. Ramón Garduño Juárez Modelado Molecular Diseño de Fármacos
Recursos matemáticos para física
Taller 2. Medición de distancia entre variables y sujetos
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Física para Ciencias: Vectores y Sistemas de Referencia
Lic. Mat. Helga Kelly Quiroz Chavil
Vectores Un vector es un ente matemático que posee dirección sentido y magnitud. La dirección se refiere a la posición del vector: Horizontal, vertical,
Unidad 4: espacio vectorial
Vectores en el plano. Producto escalar.
MEDIDAS DE CORRELACIÓN
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
FUNCIONES DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD
TRANSFORMACIONES LINEALES PARA REDES NEURALES ARTIFICIALES
Teoría de sistemas de Ecuaciones No lineales
PROYECCIONES DE LA DEMANDA
Álgebra lineal.
GEOMETRÍA ANALÍTICA ESPACIO RECTAS Y PLANOS
Física: Repaso Matemático, Vectores y Sistemas de Referencia
GEOMETRÍA ANALÍTICA ESPACIO RECTAS Y PLANOS
POTENCIAS NATURALES DE MATRICES CUADRADAS
Tipos de redes neuronales Perceptrón multicapa Redes de respuesta radial Competitivas Clasificación Mapa topológico.
Vectores Aleatorios 1 Distribución conjunta de un vector aleatorio
DEFINICIONES Sea (P) el siguiente problema de programación lineal:
VECTORES EN EL PLANO Nivel 4º E.S.O..
DISTRIBUCION NORMAL Mario Briones L. MV, MSc 2005.
M A T R I C E S MATRICES matrices.
Capítulo 7 Estimación de Parámetros Estadística Computacional
Universidad Central de Venezuela Facultad de Agronomía Cátedra de Estadística 1.
Titular: Agustín Salvia
CAPÌTULO 1 Vectores en el espacio
Magnitudes físicas Escalares Vectoriales
001 Vectores Vectores en dos dimensiones.
Cluster by mixtures. The Trace criteria (K-means)
ANÁLISIS MULTIVARIANTE
 Introducción  Modelo factorial ortogonal  Construcción del modelo factorial: método de componentes principales  Construcción del modelo factorial:
Sabemos reconocerlas, y calcularlas como soluciones de sistemas de ecuaciones, o de desigualdades Buscamos métodos de cálculo generales y eficientes Problemas.
5. CORRELACIONES CANÓNICAS
Vectores en R3 Producto escalar y vectorial.
ESTADÍGRAFOS DE FORMA MEDIDAS DE FORMA.
Definiciones: Z B T N C X 0 Y Sea C una curva en el espacio definida por la función r (t); según hemos visto, dr/dt es un vector en la dirección de la.
GEOMETRÍA ANALÍTICA ESPACIO RECTAS Y PLANOS
46 Integrales COORDENADAS POLARES.
Traslación.
Resolución de Sistemas Lineales
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Cuerpos rígidos. Sistemas equivalentes de fuerzas.
VECTORES RECTAS.
VECTORES EN EL PLANO PEDRO GODOY G SANTIAGO MIAMI MADRID A B C Un avión puede volar de Santiago a Madrid haciendo una escala técnica en Miami,
6. Sistemas de ecuaciones diferenciales lineales
Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA ESCUELA DE CIENCIAS BASICAS, TECNOLOGIA E INGENIERIA SEPTIEMBRE.
CALCULO VECTORIAL VECTORES EN R2 y R3
La recta y el plano Reduciendo las dimensiones. Los puntos de una recta se pueden obtener desplazando un punto de la misma siguiendo una única dirección.
Las distancias en el espacio
ALGEBRA CON VECTORES Y MATRICES Uso de MatLab.
4° Secundaria Vectores Matemática
OPERADORES CINEMÁTICOS Roger Miranda Colorado
VECTORES OPERACIONES CON VECTORES MATRICES.
Transcripción de la presentación:

Florence Nightingale

Transformaciones univariantes La asimetría y linealidad de las relaciones mejora con frecuencia al transformar las variables en logaritmos ¿Cuál es la métrica más simple: Europa: consumo se mide litros cada 100 KM EEUU: Km (millas) que hacemos con 1 litro (1galón) Es mejor x o 1/x? Decidir por simplicidad: simetría, relaciones lineales

INVEST Este conjunto de datos presenta 21 observaciones de 8 variables. Las observaciones corrsponden a los países de la OCDE y las variables son el número de publicaciones científicas recogidas en el trienio en ocho bases de datos de producción científica. Las variables se han llamado según la orientación de la base de datos: InterA(por interdisciplinaria), Inter F (por interdisciplinaria), Agric., Biolo., Medic., Quimic., Ingen. y Física.

Datos de Invest originales

Datos de invest en logaritmos

Proyecciones Proyectar una observación sobre una direccion definida Por un vector unitario es calcular una combinación lineal mediante el producto escalar: y= x’a = norma(x) norma(a) Coseno(a,x) Si norma(a) =1 entonces: y= x’a =norma(x) Coseno(a,x)=x 1 a 1 +x 2 a x k a k x a x’a

Proyecciones Proyectar sobre un plano definido por los vectores unitarios a 1 y a 2 es proyectar sobre cada uno de ellos Coordenas del punto x sobre el plano y 1 =a 1 ’x y 2 =a 2 ’x

P x =(a 1 ’x) x+ (a 2 ’x)x=[a 1 a 2 ] [a 1 a 2 ]’x=AA’x=Mx Proyectar es multiplicar por la matriz idempotente M que verifica MM=M, ya que A’A=I por la normalización

Transformaciones lineales

Datos Atípicos

Idea del método Buscar direcciones de proyección donde los datos sean tan poco normales como sea posible. Buscar atípicos sobre estas direcciones de proyección.

Kurtosis y heterogeneidad