Metodologías estadísticas para el análisis de la asociación entre dos estructuras de datos de tres vías

dc.contributor.advisorMosquera Restrepo, Jaime
dc.contributor.authorMONTES MORA, CLAUDIA LORENA
dc.date.accessioned2025-03-31T18:38:14Z
dc.date.available2025-03-31T18:38:14Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLa necesidad de analizar datos de múltiples dimensiones ha dado lugar al desarrollo de metodologías para el análisis de estas estructuras. Frecuentemente, los datos se organizan en estructuras bidimensionales que implican dos vías de análisis (individuos y variables), y se pueden representar fácilmente mediante matrices. Las estructuras tridimensionales añaden una tercera dimensión (tiempo, lugar, condición, entre otras), generando conjuntos de datos más complejos que pueden organizarse como cubos de datos e incluso se puede extender a arreglos de más de N-vías. En la actualidad, con el crecimiento de los datos, es frecuente enfrentarnos a estructuras de tres vías, especialmente en áreas de investigación como las ciencias sociales y económicas, biología, quimiometría, ingeniería, entre otras áreas. Las metodologías para el análisis de estas estructuras han tenido un crecimiento en los últimos años y brinda gran utilidad para identificar patrones entre los datos y las diferentes vías que compone la estructura. Sin embargo, en algunas ocasiones surge la necesidad de analizar dos estructuras de datos en tres vías y la asociación entre ellas. Este trabajo se centra en la revisión de metodologías para el análisis de datos organizados en estructuras de tres vías, explorando métodos como Análisis Factorial Múltiple (AFM), Mínimos Cuadrados Parciales (sus siglas en inglés PLS) y Mínimos Cuadrados Parciales Multivía (N-PLS) para analizar simultáneamente dos estructuras de datos tridimensionales. Para la aplicación de las metodologías toma como caso de estudio datos del Producto Interno Bruto - PIB y el índice de Pobreza Multidimensional - IPM en los departamentos de Colombia entre los años 2018 y 2021, buscando identificar la técnica más eficaz para estudiar la relación entre estas dos estructuras de datos. Al realizar la comparación se evidencia que las técnicas empleadas para el análisis de las dos estructuras de datos de tres vías ofrecen resultados comparables, a pesar de tener finalidades diferentes.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMAGISTER EN INGENIERÍA - ÉNFASIS EN ESTADÍSTICAspa
dc.format.extent1 recurso en línea (xvi, 168 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/33145
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Cali
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programMAESTRÍA EN INGENIERÍA - ÉNFASIS EN ESTADÍSTICAspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.subject.lembAnalisis multivariado
dc.subject.lembAnálisis de datos funcionales
dc.subject.lembAnálisis factorial múltiple. AFM
dc.subject.lembMínimos cuadrados
dc.subject.lembAnálisis bibliométrico
dc.titleMetodologías estadísticas para el análisis de la asociación entre dos estructuras de datos de tres víasspa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0002-8154-9737
relation.isAuthorOfPublicationac693788-f5da-4ae9-ac0f-cb1ef802f799
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscoveryac693788-f5da-4ae9-ac0f-cb1ef802f799
relation.isDirectorOfPublication53c732d1-c67b-4314-a4bd-7ff6fe7b1338
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