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dc.contributor.authorBerrendero, José Ramón
dc.date.accessioned2017-03-22T11:45:16Z
dc.date.available2017-03-22T11:45:16Z
dc.date.issued2017-03-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/102787
dc.description.abstractLa mayoría de los científicos ha calculado alguna vez el coeficiente de correlación de Pearson para cuantificar el grado de asociación lineal entre dos variables. Aunque es una medida muy sencilla y útil, la correlación de Pearson no siempre es efectiva para detectar relaciones no lineales entre las variables. En esta charla se presentará una medida alternativa, la correlación de distancias, propuesta por Székely, Rizzo y Bakirov en un influyente artículo publicado en 2007. La correlación de distancias es una coeficiente relativamente sFoto_Berrenderoimple y bastante eficaz para detectar relaciones no lineales entre variables. Se comentarán sus ventajas e inconvenientes, en comparación con los de la correlación lineal, así como sus aplicaciones en diversos problemas estadísticos.
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofseriesJornada Pearson a l'FME (8-març-2017)
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Estadística matemàtica::Anàlisi multivariant
dc.subject.lcshMultivariate analysis
dc.titleCorrelación lineal y correlación de distancias
dc.typeAudiovisual
dc.subject.lemacAnàlisi multivariable
dc.subject.amsClassificació AMS::62 Statistics::62H Multivariate analysis
dc.rights.accessOpen Access
dc.format.size720x480


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