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- W1561736457 abstract "Cuando se dispone de varias matrices de datos, bien sea un unico conjunto de individuos sobre los que se miden varios conjuntos de variables de diferente naturaleza, varios conjuntos de individuos sobre los que se miden las mismas variables, o el caso especial donde se miden las mismas variables para un unico conjunto de individuos en momentos diferentes de tiempo (datos de tres vias o cubicos); el objetivo es estudiar simultaneamente el conjunto completo de tablas y comparar el comportamiento de todas ellas.Para el estudio simultaneo de tablas se consideran tres aspectos principales:La Inter-estructura o estudio de las similitudes y diferencias entre grupos.La Intra-estructura de las variables, o estudio de las similitudes en la estructura de covariacion o correlacion entre las variables.La Intra-estructura de los individuos, o estudio de las similitudes entre individuos y su modificacion a traves de las diferentes tablas.En este trabajo centraremos nuestra atencion en este ultimo, donde se introduce un punto de vista original con respecto a la literatura revisada. A partir de la proyeccion sobre subespacios de dimension reducida proponemos la obtencion del subespacio de referencia comun para todas las tablas y estudiamos sus propiedades generalizando a esta situacion los indices de bondad de ajuste del biplot clasico. Muchas tecnicas clasicas para el estudio de tablas multiples pueden desarrollarse dentro de la propuesta adaptando su formulacion original. Entre dichas tecnicas podemos mencionar: AFM Dual, Statis DUAL, variaciones del DACP y Meta- componentes, entre otros.Se proponen dos indices para la comparacion de distintos subespacios consenso; uno basado en los angulos entre los subespacios y otro, en la cantidad de inercia retenida por cada uno de ellos.En la aplicacion a datos reales se puede comprobar la potencia del metodo desarrollado, al igual que el desempeno de los indices propuestos." @default.
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