{"id":85943,"date":"2018-03-10T00:10:25","date_gmt":"2018-03-10T00:10:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/dismensionalidad-en-multidimensional-scaling-y-su-tratamiento-computacional\/"},"modified":"2018-03-10T00:10:25","modified_gmt":"2018-03-10T00:10:25","slug":"dismensionalidad-en-multidimensional-scaling-y-su-tratamiento-computacional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/dismensionalidad-en-multidimensional-scaling-y-su-tratamiento-computacional\/","title":{"rendered":"Dismensionalidad en multidimensional scaling y su tratamiento computacional"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Yolanda Roman Montoya <\/strong><\/h2>\n<p>Uno de los problemas m\u00e1s importantes en el an\u00e1lisis de datos mediante t\u00e9cnicas mds es la determinaci\u00f3n de la dimensionalidad para la representaci\u00f3n de los objetos que se analizan a partir de medidas de proximidad.  en la memoria se presenta una soluci\u00f3n a este problema basado en la determinaci\u00f3n anal\u00edtica del porcentaje de variabilidad explicada por cada una de las dimensiones consideradas en la configuraci\u00f3n. Para ello se procede a la estimaci\u00f3n de lo que hemos definido como configuraciones anidadas. Una configuraci\u00f3n en dipensi\u00f3n p se dice que est\u00e1 anidada en otra de dimensi\u00f3n superior cuando las p primeras coordenadas de los puntos representados en la segunda coinciden con la configuraci\u00f3n en p dimensiones.  el tratamiento de las configuraciones anidadas en mds ya fue considerado por heiser para datos m\u00e9tricos con el algoritmo smacof estableciendo una aproximaci\u00f3n directa entre las distancias entre los puntos en las configuraciones y las medidas de disimilaridad entre los objetos que se analizan, sin tener en cuenta el principio de representaci\u00f3n \u00f3ptima de fisher de mantenimiento de las propiedades de medida en los datos. En nuestro estudio hemos considerado la obtenci\u00f3n de configuraciones anidadas a partir del an\u00e1lisis de datos no m\u00e9tricos tomando como criterio de minimizaci\u00f3n el definido por el algoritmo alscal, por las innumerables ventajas que presenta respecto al resto de los algoritmos para mds no probabil\u00edstico.  el modelo constru\u00eddo se basa enun procedimiento iterativo en el que se alternan dos etapas: fase de representaci\u00f3n \u00f3ptima, en la que se procede a la estimaci\u00f3n de unos nuevos par\u00e1metros denominados disparidades, que se definen como estimaciones mediante regresi\u00f3n mon\u00f3tona de las disimilaridades iniciales con objeto de definir unos nuevos valores que permitan mantener las restricciones de medida de los datos originales, y la fase de estimaci\u00f3n de la configuraci\u00f3n en la que se procede a l<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Dismensionalidad en multidimensional scaling y su tratamiento computacional<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Dismensionalidad en multidimensional scaling y su tratamiento computacional <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Yolanda Roman Montoya <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 14\/07\/2000<\/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>Andr\u00e9s Gonz\u00e1lez Carmona<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: ram\u00f3n Guti\u00e9rrez Jaimez <\/li>\n<li>Luis Parras guijosa (vocal)<\/li>\n<li>Antonio Pascual acosta (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Mar\u00eda Caridad  y ocerin (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Yolanda Roman Montoya Uno de los problemas m\u00e1s importantes en el 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