Un procedimiento de MDS a dos vías para el análisis mediante máxima verosimilitud de datos de disimilaridad con origen indeterminado.

Título inglés	A two-way MDS method for Maximum Likelihood Analysis of dissimilarity data with unknown origin.
Título español	Un procedimiento de MDS a dos vías para el análisis mediante máxima verosimilitud de datos de disimilaridad con origen indeterminado.
Autor/es	Vera, J. Fernando ; González, Andrés
Organización	Dep. Estadíst. Inv. Oper. Fac. Cien. Univ. Granada, Granada, España
Revista	Qüestiió
Publicación	1996, 20 (1): 29-43, 23 Ref.
Tipo de documento	articulo
Idioma	Español
Resumen español	En este trabajo se propone un modelo estadístico para el análisis mediante Multidimensional Scaling (MDS) métrico de datos de disimilaridad asociados a un sujeto, en el que los juicios han sido obtenidos mediante escalas de tipo intervalo. La distribución propuesta para la modelización de las disimilaridades es la lognormal triparamétrica y el procedimiento empleado para la estimación de los parámetros, el de máxima verosimilitud. La métrica considerada ha sido la euclídea y se ha utilizado una transformación de potencias para el ajuste de los datos de disimilaridad corregidos a las distancias estimadas, todo ello dentro de un modelo basado en el propuesto por Ramsay.
Clasificación UNESCO	Análisis de datos
Palabras clave español	Modelos estadísticos ; Estimador de máxima verosimilitud ; Análisis de datos ; Algoritmos de clasificación
Código MathReviews	MR1409306
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