Analisis Multivariado 1 (Apunte basado en notas de clases del ...
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19 Nociones <strong>de</strong> Varianzas G<strong>en</strong>eralizadas<br />
19.1 La traza <strong>de</strong> la matriz <strong>de</strong> Varianzas-Covarianzas<br />
Una nocion razonable <strong>de</strong> variabilidad g<strong>en</strong>eralizada empirico es la <strong>de</strong><br />
calcular un promedio muestral <strong>de</strong> las distancias eucli<strong>de</strong>as cuadradas<br />
al c<strong>en</strong>tro.<br />
que por ser un escalar<br />
= T r<br />
= 1<br />
n<br />
= 1<br />
n<br />
= T r<br />
V = 1<br />
n<br />
= T r<br />
<br />
1<br />
n<br />
<br />
1<br />
n<br />
n<br />
d 2 (Xi, ¯X)<br />
i=1<br />
n<br />
d 2 <br />
(Xi, ¯X)<br />
i=1<br />
n<br />
(Xi − ¯X) ′ <br />
(Xi − ¯X)<br />
i=1<br />
n<br />
T r (Xi − ¯X) ′ (Xi − ¯X) <br />
i=1<br />
n<br />
T r (Xi − ¯X)(Xi − ¯X) ′<br />
i=1<br />
<br />
1<br />
n<br />
n<br />
(Xi − ¯X)(Xi − ¯X) ′<br />
<br />
i=1<br />
= T r (S)<br />
19.2 El <strong>de</strong>terminante <strong>de</strong> la matriz <strong>de</strong> Varianzas-<br />
Covarianzas<br />
20 Teoria estadistica <strong>de</strong> la <strong>de</strong>cision<br />
La Teoria Estadistica <strong>de</strong> la <strong>de</strong>ision es un <strong>en</strong>foque g<strong>en</strong>eral que permite<br />
p<strong>en</strong>sar a los metodos <strong>de</strong> regresion y <strong>de</strong> clasificacion <strong>en</strong> un mismo<br />
marco. Empecemos con una variable “a ser explicada” (Y ) cuantitativa.<br />
20.1 Variable Y continua<br />
Sea un vector aleatorio X ∈ R d <strong>de</strong> variables explicativas, y sea Y ∈ R<br />
la variable “a ser explicada”. La funcion <strong>de</strong> d<strong>en</strong>sidad conjunta <strong>de</strong> X<br />
e Y es f(X, Y ). Buscamos una funcion g(X) que prediga a Y dado<br />
un valor <strong>de</strong> X = x. Necesitamos <strong>de</strong>finir una funcion <strong>de</strong> perdida que<br />
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