{"id":69890,"date":"2004-10-09T00:00:00","date_gmt":"2004-10-09T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/algunas-aportaciones-al-analisis-multivariante-mediante-el-concepto-de-self-consistencia\/"},"modified":"2004-10-09T00:00:00","modified_gmt":"2004-10-09T00:00:00","slug":"algunas-aportaciones-al-analisis-multivariante-mediante-el-concepto-de-self-consistencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/cadiz\/algunas-aportaciones-al-analisis-multivariante-mediante-el-concepto-de-self-consistencia\/","title":{"rendered":"Algunas aportaciones al an\u00e1lisis multivariante mediante el concepto de self-consistencia"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Juan  Luis Peralta Saez <\/strong><\/h2>\n<p>Los k puntos principales de una distribuci\u00f3n de probabilidad se definen como los k puntos que mejor representan la distribuci\u00f3n en t\u00e9rminos de error cuadr\u00e1tico medio. Este concepto es propuesto por b. Flury (1990) para tratar de generalizar la media de una variable de 1 a k puntos, consiguiendo una mejor representaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n y al mismo tiempo introduciendo una clasificaci\u00f3n de sus elementos en funci\u00f3n del punto principal m\u00e1s cercano. una propiedad de los puntos principales de una distribuci\u00f3n establece que cada punto principal es el centro de masa de su dominio de atracci\u00f3n, constituido por los puntos del soporte de la distribuci\u00f3n que est\u00e1n m\u00e1s cerca de dicho punto principal que del resto. Los conjuntos de puntos que verifican esta propiedad, que no es exclusiva de los puntos principales, se denominan self-consistentes y su determinaci\u00f3n puede realizarse a trav\u00e9s del m\u00e9todo de k-medias.  esta tesis incluye un estudio donde se determina que los conjuntos de puntos self-consistentes son generadores de particiones centradas de voronoi (pcv), lo que hace posible la utilizaci\u00f3n de algoritmos generadores de pcv como instrumentos v\u00e1lidos para localizar conjuntos de puntos self-consistentes y principales. A modo de ejemplo, se calculan los conjuntos de puntos principales de la distribuci\u00f3n normal univariante y multivariante, exponencial, binomial y poisson.  otra de las aportaciones relevantes que se incluyen en esta tesis est\u00e1 relacionada con el planteamiento de un problema nuevo: encontrar el conjunto de puntos situado sobre un subespacio de dimensi\u00f3n dada, que mejor representa a la distribuci\u00f3n en t\u00e9rminos de error cuadr\u00e1tico medio, es decir, encontrar el conjunto de puntos principales para una distribuci\u00f3n, con la restricci\u00f3n de que dicho conjunto de puntos debe situarse sobre un subespacio lineal cuya dimensi\u00f3n est\u00e1 determinada a priori. El problema planteado  se resuelve inicialmente desde una per<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Algunas aportaciones al an\u00e1lisis multivariante mediante el concepto de self-consistencia<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Algunas aportaciones al an\u00e1lisis multivariante mediante el concepto de self-consistencia <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Juan  Luis Peralta Saez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 C\u00e1diz<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 10\/09\/2004<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li> Gonz\u00e1lez Caballero Juan  Luis<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Mar\u00eda no Valderrama bonet <\/li>\n<li> Moreno rebollo Juan  Luis (vocal)<\/li>\n<li>carmelo Rodriguez torreblanca (vocal)<\/li>\n<li>Jorge Ollero hinojosa (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Juan Luis Peralta Saez Los k puntos principales de una distribuci\u00f3n de probabilidad se definen como los [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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