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Analise de correspondencia para dados com estrutura de grupoPamplona, Admur Severino 12 February 1998 (has links)
Orientador: Regina Célia de Carvalho Pinto Moran / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-23T09:31:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1998 / Resumo: Neste trabalho, a técnica de análise multivariada para dados categóricos, Análise de Correspondência (AC) é discutida de forma essencialmente geométrica e descritiva. É feita uma listagem dos vários tipos de dados que podem ser utilizados como entrada desse algoritmo, sendo a tabela de contingência a forma mais simples. Deste modo, desenvolvemos a Análise de Correspondência Simples (ACS), que é o estudo da Análise de Correspondência para tabelas de contingência simples, com a ênfase usual da visão geométrica. A Análise de Correspondência para tabelas de contingência que apresentam uma estrutura de grupo, que chamamos de Análise de Correspondência em Grupos (ACGr) é, então, discutida como uma extensão da ACS, onde o interesse é o de conhecer as associações entre os agrupamentos das categorias nesta estrutura, mas também conhecer as associações das categorias dentro de cada grupo e entre os grupos. Assim, podemos dizer que a ACGr compartilha o princípio da Análise Discriminante Canônica de Fisher: o de maximizar a variabilidade entre os grupos, aqui inércia entre grupos. A ACGr pode ser estruturada em três etapas. A primeira é definir um representante para cada grupo, aqui definimos o centróide como o representante. A segunda é maximizar a inércia destes representantes, que é equivalente a desenvolver a ACS para as tabelas de contingências formadas pelos representantes dos grupos. A terceira é colocar todas, as categorias dos grupos como pontos suplementares na estrutura definida pelos centróides. Para validar esta estrutura mostramos as relações entre as várias matrizes associadas a uma tabela de contingência com estrutura de grupo e demonstramos os principais resultados, como enunciados em Greenacre( 1984). Uma aplicação da ACGr é feita trabalhando com dados dos censos de 1970, 1980 e 1991, onde o interesse é analisar a associação entre variáveis descritoras (Instrução, Renda e Localização do Domicílio) e a variável resposta (Localização Doméstica) controlada pela variável Ciclos de Vida / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística
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