Palabras clave
non redondancy
simultaneity
biplots
ordinary least squares
correlation
simple linear regression
dependencia entre conjuntos de variables
no redundancia
simultaneidad
biplots
mínimos cuadrados ordinarios
correlación
regresión lineal simple
Cómo citar
Resumen
Este curso introduce algunos resultados recientes que se han aportado en análisis facotrial en el contexto de "multi-sets" (incluyendo cubos de datos). Los análisis facoriales más clásicos se basan en la noción de descomposición en valores singulares. Por ello, los análisis de 2 tablas se introducen aquí a partir de un criterio cualitativo, el de no redundancia de las relaciones parciales entre "factores comunes". Una proposición de extensión de la noción de regresión lineal simple, considerada aquí entre los dos conjuntos de individuos que definen los dos conjuntos de variables, conduce a medidas específicas para cada una de las tablas. Entonces, ciertas yuxtaposiciones de gráficos pueden ser justificadas. El conjunto del procedimiento es prolongado para analizar la dependencia de K tablas con una (K+1)-ésima. El ACOM de Chessel y Hanafi (1996) es interpretado en este contexto como un ACP de conjuntos de variables.
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