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dc.contributor.authorSánchez, Jesús E.
dc.contributor.authorChávez, Cristina
dc.contributor.authorPiñeiro, Roberto
dc.contributor.authorAreces Mallea, José Arsenio
dc.date.accessioned2019-11-27T16:22:02Z
dc.date.available2019-11-27T16:22:02Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.issn0257-4306
dc.identifier.urihttp://repositorio.geotech.cu/xmlui/handle/1234/3835
dc.description.abstractl análisis de componentes principales funcionales (ACPF) es una técnica que se ha ido imponiendo en las aplicaciones en la medida en que se ha ido conociendo su alcance y las posibilidades de interpretación de datos complejos. Una generalización directa del ACPF lo constituye el análisis de componentes principales funcionales múltiple (ACPFM) que se ocupa de series de tiempo múltiples. El enfoque más conocido es el de Ramsay &Silverman (2002). En este trabajo se presenta la propuesta de Berrendero et al. (2011) y se hace un estudio comparativo entre ambos y se hace una propuesta de vinculación de ambos, buscando una mejor calidad de la interpretación de los resultados. Esta estrategia se aplica a un estudio socioecológico relacionado con la evolución de la pesca de la langosta en la zona occidental de Cuba. Functional principal component analysis (FPCA) is a technique which has been gaining power in applications by means of getting acquainted with its scope and the possibilities of interpretation of complex data. A direct generalization of FPCA is the Multiple Functional Principal Component Analysis (MFPCA) which deals with multiple time series. The amplest known approach is due to Ramsay and Silverman (2002). In this paper the proposal by Berrendero et al. (2011) is presented and a comparative study is done and a linking strategy is proposed in search of a better quality in the interpretation of the results. This strategy is applied to a socioecological study related with the evolution of lobster fishing in the western part of Cuba (sic)es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.relation.ispartofseriesRevista investigación operacional;Vol. 38, No. 4; 15pp
dc.subjectanálisis funcional de componentes principales, functional principal component analysises_ES
dc.subjectanálisis de componentes principales funcionales múltiples, multiple functional principal component analysises_ES
dc.subjectanálisis de datos socioecológicos, analysis of socioecological dataes_ES
dc.subjectpesca de la langosta, lobster fishinges_ES
dc.titleDos enfoques para el análisis de componentes principales funcionales múltiples: un estudio comparativoes_ES
dc.title.alternativeTwo approaches to the analysis of multiple functional main components: a comparative studyes_ES
dc.typeArticlees_ES


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