Estudio Comparativo De Procedimientos De Escalamiento Multidimensional a Traves De Experimentos De Simulacion (original) (raw)

Escalado multidimensional

Supongamos, como antes, que la matriz de datos X es de n filas por p columnas. Sabemos que la forma de centrar esta matriz, esto es de que sus columnas tengan media cero es haciendo e X = µ I − 1 n 11 t ¶ X = P · X donde 1 el vector de dimensión n con entradas de ''unos'', I es la matriz identidad de orden n × n. Con esta matriz e X podemos formar dos matrices simétricas definidas positivas. A saber, la matriz de varianzas y covarianzas S definida por X t X/(n − 1), que es de p × p, y la matriz de productos cruzados, Q, definida por

Escalamiento multidimensional métrico y no métrico

Análisis de datos de proximidad con SPSS y R Página 1 1.1. Realizar en R el análisis de los datos kinshipdelta del paquete smacof. 1.2. Realizar en R el análisis de los datos trading del paquete smacof. 1.1. Realizar en R el análisis de los datos kinshipdelta del paquete smacof. Los datos corresponden a una matriz de disimilaridades, simétrica entre 15 variable: Aunt, Brother, Cousin , Daughter, Father, Granddaughter, Grandfather, Grandmather, Grandson, Mother, Nepfew, Niece, Sister, Son y Uncle. Para este ejercicio se impone la solución simple de smacof, en dos dimensiones, métrica, de la siguiente forma:

Escalamiento Multidimensional con Restricciones usando Sobrecalentamiento Simulado

El Escalamiento Multidimensional con restricciones en la configuración (Multidimensional Scaling with Restrictions on the configuration o MDSR) tiene como objetivo minimizar el Stress sujeto a restricciones sobre la matriz de configuración. De Leeuw y Heiser (1980) proponen un algoritmo para calcular el mínimo del Stress con restricciones en la configuración. Nuestro objetivo es mostrar un procedimiento alternativo utilizando Sobrecalentamiento Simulado, en el caso que las restricciones sean lineales. Utilizando los datos “Expresiones Faciales” presentadas por Borg & Groenen (1987) calculamos, con ambos algoritmos, el stress y la configuración correspondiente. Posteriormente repetimos los cálculos en un juego de 20 datos obtenidos de modificaciones de los anteriores. En todos los casos obtuvimos, con ambos algoritmos, el mismo Stress e idénticas configuraciones (salvo rotaciones). Además con los datos sobre “Esfuerzos Bacteriales” de Mathar (1989) obtuvimos una diferencia del 10 %, a favor del sobrecalentamiento simulado.

Revisión De Los Métodos De Escalamiento Psicológico

2017

El proceso de medición de magnitudes es fundamental en cualquier ciencia y en psicología se enfrenta con la dificultad que deriva observar directamente las variables medidas, lo cual ha llevado a mucha discusión en torno a la construcción de instrumentos. En este artículo repasamos los procedimientos más conocidos, partiendo del escalamiento psicofísico (que busca la cuantificación de la percepción de estímulos) hasta el escalamiento psicológico (que intenta dimensionar procesos internos que no responden a estímulos directos). Revisamos las conocidas escalas Thurstone, Likert, Guttman, Bogardus, Combs y Osgood, debatiendo las razones por las cuales la discusión sobre escalamiento ha venido perdiendo espacio en las publicaciones científicas, así como explorando posibles líneas de desarrollo en el área. REVIEW OF THE METHODS OF PSYCHOLOGICAL SCALINGAbstractThe pr...

Una Ecuación Escalar de Movimiento

Este trabajo presenta una ecuación escalar de movimiento que es invariante bajo transformaciones entre sistemas de referencia y que puede ser aplicada en cualquier sistema de referencia sin necesidad de introducir las fuerzas ficticias.

Curso de Diseño de Experimentos (2da. Parte del Curso de Escalado)

El proceso completo de Escalado, desde el laboratorio hasta la industria, resulta generalmente largo y costoso, por lo cual resulta conveniente optimizar dicho proceso para llevarlo a su mínima duración y costo. Para realizar esa optimización resulta muy valioso aplicar las técnicas del Diseño Estadístico de Experimentos (DEE) y la Modelación Matemática. En esta segunda parte del curso se presentan las técnicas del Diseño Estadístico de Experimentos que se utilizarán de conjunto con la Simulación y Modelación Matemática, para llevar a cabo el proceso de escalado de los procesos.