Aplicación de rutinas en lenguaje R para análisis de componentes principales
Bibliographic record
Abstract
Cuando se diposne de una gran cantidad de observaciones para cada individuo, los análisis univariados tienen la limitación de no contemplar las interrelaciones entre todas las variables, ni cómo esas interrelaciones afectan al conjunto de individuos. Como alternativa fueron desarrolladas las técnicas multivariadas, que brindan descripciones de estas interrelaciones, tomando las variables en su conjunto. El análisis de componentes principales (ACP) es la esencia del análisis estadístico multivariado y tiene como objetivo reducir el número de variables, a través de la generación de nuevas variables, que son combinaciones lineales de las variables originales. El objetivo de este trabajo es presentar una serie de rutinas computacionales en el lenguaje R v. 3.10 para el ACP. Este lenguaje es de uso mundial, por ser libre, flexible y con soporte de estadísticos de reconocido prestigio. Para ilustrar su aplicación, se tomó una base de datos referente a los precios de cinco tipos de alimentos (en centavos de dólar): pan, hamburguesa, leche, naranjas y tomates en 23 ciudades de los Estados Unidos. Los datos fueron analizados exploratoriamente seguido del análisis de correlación entre pares de variables. Utilizando la función PRINCOMP y el paquete RCOMMANDER se realizó el ACP y la construcción del biplot. Además fueron utilizadas las bibliotecas: Hmisc, Plotrix, Ellipse, Corrplot, Ggplot2, Devtools y Vqv/ggbiplot. Los resultados fueron comparados con los obtenidos en otros programas, no encontrando diferencias. Se concluye que el lenguaje R es una herramienta poderosa, debiendo divulgar su uso en la docencia de la estadística a nivel universitario.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.091 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".