[Todos] Seminario de Estadistica, Modelizacion Estocastica y Aplicaciones

[Pablo Groisman]

Seminario de Estadística, Modelización Estocástica y Aplicaciones (SEMEA)

PRÓXIMO ENCUENTRO: Miércoles 2 de Octubre, 12hs.
EXPOSITORA: Marcela Svarc, Universidad de San Andrés.
TITULO: Componentes Principales Multivariadas para Datos Funcionales
LUGAR: Instituto de Cálculo, Pabellón 2, Piso 2.


RESUMEN: En este trabajo proponemos un método de componentes
principales para conjuntos de funciones multivariadas. Es decir, para
cada individuo observamos un vector de funciones. Nuestro objetivo es
simplificar la estructura de los datos resumiendo el vector observado
de funciones por una sola función (o un conjunto pequeño de funciones)
que contenga toda la información posible del conjunto original.
Buscamos introducir un marco teórico para seleccionar las soluciones
adecuadas en el sentido de que las componentes principales hereden las
propiedades de suavidad de las funciones originales. Dar una
implementación empírica del método propuesto de manera tal que el
cálculo de las componentes principales sea computacionalmente posible
y satisfactorio. Definir un criterio para medir la variabilidad
explicada por las componentes principales. Para mostrar el desempeño
de este método llevaremos a cabo un estudio de simulación de Monte
Carlo y finalmente proporcionaremos un ejemplo con datos reales. Este
es un trabajo conjunto con J.R. Berrendero, A. Justel y  J.Rodríguez.

Estan todos cordialmente invitados.

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