Modelos PCA a partir de conjuntos de datos con información faltante. ¿Se afectan sus propiedades?
En este trabajo se aborda la problemática de la construcción de modelos PCA (Principal Component Analysis) a partir de conjuntos de datos con información faltante. Se trabaja sobre tres situaciones diferentes con relación a la matriz de datos originales. En cada situación se generaron pérdidas a tra...
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Facultad de Ciencia Económicas y Estadísticaca - Universidad Nacional de Rosario
2010
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I15-R211-article-392023-05-11T18:32:32Z Modelos PCA a partir de conjuntos de datos con información faltante. ¿Se afectan sus propiedades? Vitelleschi, María Susana Marta Beatriz Quaglino, Directora: Mecanismos de Pérdidas Algoritmo NIPALS Algoritmo EM En este trabajo se aborda la problemática de la construcción de modelos PCA (Principal Component Analysis) a partir de conjuntos de datos con información faltante. Se trabaja sobre tres situaciones diferentes con relación a la matriz de datos originales. En cada situación se generaron pérdidas a través de mecanismos aleatorios y no aleatorios, en diferentes porcentajes en una sola variable por vez, seleccionada mediante dos criterios: la que más contribuye y menos contribuye en la formación de la primera componente principal. A partir de cada conjunto de datos incompletos se construye el modelo PCA utilizando: Casos Completos, Nonlinear Iterative Partial Least Squares (NIPALS) y Expectation Maximization (EM). Se comparan los resultados con los obtenidos a través del conjunto de datos originales. Se definen una serie de medidas para estudiar cómo se afectan los resultados según la dimensión de la matriz de datos, el porcentaje y el mecanismo de pérdida, con relación a: bondad del ajuste, bondad de predicción, vectores cargas, ortonormalidad de la matriz de cargas y ortogonalidad de la matriz de “scores”. Facultad de Ciencia Económicas y Estadísticaca - Universidad Nacional de Rosario 2010-10-15 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo no evaluado application/pdf text/html https://saberes.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/39 10.35305/s.v0i2.39 SaberEs; Núm. 2 (2010) 1852-4222 1852-4184 spa https://saberes.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/39/85 https://saberes.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/39/76 |
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En este trabajo se aborda la problemática de la construcción de modelos PCA (Principal Component Analysis) a partir de conjuntos de datos con información faltante. Se trabaja sobre tres situaciones diferentes con relación a la matriz de datos originales. En cada situación se generaron pérdidas a través de mecanismos aleatorios y no aleatorios, en diferentes porcentajes en una sola variable por vez, seleccionada mediante dos criterios: la que más contribuye y menos contribuye en la formación de la primera componente principal. A partir de cada conjunto de datos incompletos se construye el modelo PCA utilizando: Casos Completos, Nonlinear Iterative Partial Least Squares (NIPALS) y Expectation Maximization (EM). Se comparan los resultados con los obtenidos a través del conjunto de datos originales. Se definen una serie de medidas para estudiar cómo se afectan los resultados según la dimensión de la matriz de datos, el porcentaje y el mecanismo de pérdida, con relación a: bondad del ajuste, bondad de predicción, vectores cargas, ortonormalidad de la matriz de cargas y ortogonalidad de la matriz de “scores”. |
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