cca

¿Alguien podría identificar tirios y troyanos?

Con los datos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 pcts <- cbind( c(35.7, 19.6, 6.6, 16.6, 9.6), c(0.3, 0.2, 0.2, 0.3, 0.8), c(25.0, 14.9, 10.7, 32.7, 12.9), c(1.6, 8.0, 8.5, 6.5, 7.9), c(11.0, 18.7, 7.9, 12.7, 8.0), c(3.2, 21.5, 52.9, 16.7, 47.9) ) totales <- c(1102, 975, 596, 638, 174) tabla <- round(t(pcts * totales / 100)) y el concurso de 1 2 library(MASS) biplot(corresp(tabla, nf = 2)) genero

Una feliz conjunción estadístico-algebraica (y II)

Abandonamos el otro día nuestra discusión sobre la feliz conjunción estadístico-algebraica que subyace a esa técnica conocida como análisis de correspondencias en el punto en que habíamos descompuesto la matriz $latex B$ de la forma $latex B = PDQ^\prime$, donde $latex P$ y $latex Q$ son matrices cuyas columnas son vectores ortonormales $latex p_i$ y $latex q_j$ y $latex D$ es una matriz diagonal (aunque no necesariamente cuadrada) cuyos elementos de la diagonal (en orden decreciente) son $latex \lambda_k$.

Una feliz conjunción estadístico-algebraica

Tomemos una tabla de contingencia, p.e., 1 2 3 4 5 6 7 8 library(MASS) a <- as.matrix(caith) # fair red medium dark black # blue 326 38 241 110 3 # light 688 116 584 188 4 # medium 343 84 909 412 26 # dark 98 48 403 681 85 que se refiere a los habitantes de una población de Escocia clasificados según el color de los ojos y el pelo.

Dos aplicaciones (¿sorprendentes?) del análisis de la correlación canónica

Cuando estudiaba en la primavera del 93 álgebra lineal para mis segundos examénes parciales, tenía en el temario —que no sé si denominar correctito— dos asuntos a los que nuestra profesora —y es difícil, ¿eh?, aunque admito que entonces no había internet— no supo sacar punta. Uno era el asunto entero de los valores propios. Recuerdo ahora que me sugerían constantemente la pregunta ¿para qué? El otro, un pequeño desvío en el temario para tratar un asunto exótico y como metido con el calzador porque, tal vez, habíamos agotado el normal antes del fin del periodo lectivo: el problema de los valores propios generalizados.