Aplicaciones de los teoremas de separación para valores singulares de matrices al análisis de la redundancia.

Título inglés	Separation theorems for singular values of matrices applied to redundancy analysis.
Título español	Aplicaciones de los teoremas de separación para valores singulares de matrices al análisis de la redundancia.
Autor/es	Carmona, Francisco
Organización	Dep. Estad. Fac. Mat. Univ. Barcelona, Barcelona, España
Revista	0210-8054
Publicación	1988, 12 (1): 59-75, 18 Ref.
Tipo de documento	articulo
Idioma	Español
Resumen español	El análisis de la redundancia constituye una alternativa al análisis de la correlación canónica en el estudio de la relación entre dos grupos de variables. La utilización de normas invariantes por matrices unitarias permite generalizar la definición de índice de la redundancia. Con los teoremas de separación para valores singulares de matrices se obtienen caracterizaciones similares del análisis de la redundancia y del análisis de la correlación canónica. En el problema de la regresión reduciendo el rango también puede considerarse a las variables del análisis de la redundancia como óptimas predictoras, puesto que los primeros factores minimizan la matriz de covarianza residual.
Clasificación UNESCO	120909
Palabras clave español	Análisis de redundancia ; Análisis de correlación ; Teoría de matrices ; Regresión lineal
Código MathReviews	MR1001911
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