Análise <em>procrustes</em> aplicada í  seleção de variáveis

Autores

  • Terezinha Aparecida Guedes COCAMAR
  • Ivan Ludgero Ivanqui UEM

DOI:

https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v20i0.3073

Palavras-chave:

componentes principais, análise procrustes, análise multivariada

Resumo

Nos estudos exploratórios multivariados, cujo objetivo é a redução da dimensão do conjunto de variáveis, o principal método utilizado é a análise de componentes principais. Neste método, todas as variáveis originais são, em geral, necessárias para definir os subconjuntos de variáveis. Krzanowski (1987) apresentou uma metodologia que combina a análise de componentes principais e a análise procrustes para determinar o quanto o novo subconjunto de variáveis representa a estrutura dos dados originais. Steiner (1995) utilizou vários métodos para separar grupos e selecionar variáveis em um problema médico. Neste trabalho, foi aplicada a análise procrustes para um conjunto de dados gerado aleatoriamente segundo as distribuições das variáveis definidas por Steiner. O objetivo foi verificar se o subconjunto de variáveis resultantes da análise reproduzem a estrutura original dos dados. Através das análises realizadas, concluiu-se que o método procrustes é uma ferramenta indispensável na seleção de variáveis.

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Biografia do Autor

Terezinha Aparecida Guedes, COCAMAR

Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual de Maringá (1981), mestrado em Estatí­stica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1985) e doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1996). Atualmente é professor titular da Universidade Estadual de Maringá. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatí­stica, com ênfase em Planejamento de Experimentos, atuando principalmente nos seguintes temas: análise de variância, teste de tukey, análise de correspondência, análise procrustes e análise de correlação Currí­culo Lattes

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Publicado

2008-05-13

Como Citar

Guedes, T. A., & Ivanqui, I. L. (2008). Análise <em>procrustes</em> aplicada í  seleção de variáveis. Acta Scientiarum. Technology, 20, 505–509. https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v20i0.3073

Edição

v. 20 (1998)

Seção

Estatí­stica

Licença

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