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Análisis multivariado aplicando componentes principales al caso de los desplazados

dc.contributor.authorÁngel León González; Universidad del Norte
dc.contributor.authorHumberto Llinás Solano; Universidad del Norte
dc.contributor.authorJorge Tilano; Universidad del Norte
dc.coverage.spatialColombia
dc.date.accessioned2013-08-31T23:10:08Z
dc.date.available2013-08-31T23:10:08Z
dc.date.issued2011-08-13
dc.identifier.otherhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/2098
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/3942
dc.descriptionResumenLa complejidad de los fenómenos de las ciencias en general hace que los investigadores se vean obligados a enfrentarse a problemas donde intervienen múltiples variables y grandes volúmenes de datos que requieren conceptos avanzados y herramientas para su tratamiento e interpretación integral. Por esta causa, desde hace mucho tiempo se han desarrollado las técnicas multivariadas, pero sólo con la evolución de los computadores y diversos paquetes de software que procesan amplios conjuntos de datos ha llegado a ser notoria la potencia de la estadística multivariada. Se ha tomado como pretexto el problema del desplazamiento de personas del campo a la ciudad para consolidar el concepto y la aplicación de la técnica de componentes principales (ACP). En este artículo se presenta esta técnica dada su utilidad como paso previo a todos los análisis multivariados que se requiera aplicar. Para el estudio del ACP primero se desarrollan los conceptos fundamentales del álgebra matricial, para luego simular una situación problemática escogida como una forma de llevar a la práctica el marco teórico referente a la técnica objeto del artículo. Por otro lado, el desarrollo de la simulación mediante esta técnica conlleva el uso de otros conceptos relativos al ACP, los cuales se explican e interpretan a partir del análisis de los resultados obtenidos en los diferentes procesos. En el análisis de los resultados se ha concluido que, a pesar de que el gobierno está tomando medidas para mejorar el bienestar de los desplazados, que es la situación escogida, todavía faltan mayores esfuerzos que conlleven a una solución integral de esta problemática.
dc.descriptionAbstractIn general, the complexity of phenomena in sciences makes researchers feel obligated to face problems where multiple variables and big volumes of information are presented. Those problems require advanced in order to decipher the concepts and tools for its treatment. For this reason, multivariate techniques were developed long ago, but only the computer evolution and several software packages have caused the power of the multivariate statistics to become important. The problem of the displacement of people from the countryside to cities is a reason for consolidating the concepts and the principal component application technique (PCA). This article explains PCA technique while prefacing the applyed multivariate analysis. In order to study ACP, one first needs the fundamentals of matrix algebra concepts. When developed and then applied in a specific simulation, there is a way to carry and practice the theory related to the technique treated in this article. On the other hand, the simulation development using the is technique needs to use other concepts associated with PCA which are explained and interpreted from the analysis of results obtained in the different processes. The analysis of this article points to one conclusion. In spite of the government taking a role for the displaced persons well-being, there is an absence of major efforts that leads to these problematic solutions.
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Norte
dc.relation.ispartofRevista Científica Ingeniería y Desarrollo; No 23 (2008): Enero - Junio; 119-142
dc.sourceinstname:Universidad del Norte
dc.sourcereponame:Repositorio Digital de la Universidad del Norte
dc.titleMultivariated analysis playing main components to homeless people case
dc.titleAnálisis multivariado aplicando componentes principales al caso de los desplazados
dc.typearticle
dc.rights.accessRightsopenAccess
dc.type.hasVersionpublishedVersion


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