Inferencia no paramétrica para datos multivariantes
Year: 2021
Type: dissertation
Abstract: El análisis de varianza multivariante (en adelante, MANOVA) es un procedimiento estadístico para comparar vectores de medias multivariantes, es decir, comparar los valores esperados de diversas variables entre dos o más grupos, subpoblaciones o condiciones de experimentación. Cuando se usa el MANOVA, deben cumplirse algunas hipótesis bastante restrictivas como la normalidad multivariante. Esta hipótesis restringe la aplicación de métodos paramétricos multivariantes, por lo que a veces se cambian por métodos univariantes debido a la falta de métodos no paramétricos. Estos métodos univariantes no suelen funcionar bien, pues hay que analizar cada variable individualmente, sin tener en cuenta las posibles correlaciones entre las variables. El objetivo de este trabajo es llevar a cabo una descripción teórica de técnicas no paramétricas multivariantes de comparación de poblaciones, así como la implementación en R de dos funciones que llevan a cabo dichas técnicas. Además, con objeto de ilustrar la aplicabilidad de estas técnicas, se incluyen referencias sobre artículos científicos recientes en los que se ha hecho uso de las mismas.
Author: Rodríguez Montero, Inmaculada
Language: Spanish
Subfield: Statistics and Probability
Field: Mathematics
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7057174093