SPARSE HJ BIPLOT: UN NUEVO MÉTODO A TRAVÉS DE REDES ELÁSTICAS

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Los docentes de la Universidad de Panamá siguen con sus importantes aportes a la comunidad nacional e internacional en este caso se publica el artículo en colaboración con investigadores extranjeros sobre “Sparse HJ Biplot: Un nuevo Método a través de Redes Elásticas”.

En ese sentido el rector de la Universidad de Panamá Dr. Eduardo Flores Castro por medio de su Twitter se complace felicitar a la colega de la Facultad de Ciencias Naturales Exactas y Tecnología de la Universidad de Panamá: Mitzi Cubilla, quien me ha hecho llegar su publicación en una revista académica que está indexada en la base de datos Scopus.

Abstracto

El biplot HJ es una técnica de análisis multivariante que nos permite representar tanto individuos como variables en un espacio de reducidas dimensiones.

 Para adaptar este enfoque a conjuntos de datos masivos, es necesario implementar nuevas técnicas que sean capaces de reducir la dimensionalidad de los datos y mejorar la interpretación.

Debido a esto, proponemos un enfoque moderno para obtener el biplot HJ llamado biplot HJ neto elástico, que aplica la penalización neta elástica para mejorar la interpretación de los resultados.

Es un algoritmo novedoso en el sentido de que es el primer intento dentro de la familia biplot en el que se utilizan métodos de regularización para obtener cargas modificadas para optimizar los resultados.

Como complemento al método propuesto, y para darle soporte práctico, se ha desarrollado un paquete en lenguaje R llamado SparseBiplots. Este paquete llena un hueco que existe en el contexto del biplot HJ mediante técnicas penalizadas ya que además de la red elástica, también incluye la cresta y el lazo para obtener el biplot HJ.

Para completar el estudio, se realiza una comparación práctica con el biplot estándar HJ y el biplot disjunto, y se analizan algunos resultados comunes a estos métodos.

En este artículo de investigación participaron los docentes e investigadores: Mitzi Cubilla Montilla del Departamento de Estadística de la Facultad de Ciencias Naturales, Exactas y Tecnología, Universidad de Panamá; y del Sistema Nacional de Investigación, Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SENACYT).

Ana Belén Nieto Librero y M. Purificación Galindo Villardón: ambas del Departamento de Estadística, Universidad de Salamanca, España; y del Instituto de Investigaciones Biomédicas de Salamanca, España.

Igualmente participó Carlos A. Torres Cubilla del Departamento de Análisis de Datos, Banco General, Ciudad de Panamá, Panamá.

“Universidad de Panamá la # 1 en Educación Superior”.

Por: Alfredo Meléndez Moulton.      Foto: archivo de internet.

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