Parcela de pedregal
En estadística multivariante , un gráfico de sedimentación es un gráfico lineal de los valores propios de los factores o componentes principales en un análisis. [1] El gráfico de sedimentación se utiliza para determinar la cantidad de factores que se deben retener en un análisis factorial exploratorio (AF) o componentes principales que se deben mantener en un análisis de componentes principales (ACP). El procedimiento para encontrar factores o componentes estadísticamente significativos utilizando un gráfico de sedimentación también se conoce como prueba de sedimentación . Raymond B. Cattell introdujo el gráfico de sedimentación en 1966. [2]
Un gráfico de scree siempre muestra los valores propios en una curva descendente, ordenándolos del mayor al menor. Según la prueba de scree, se encuentra el "codo" del gráfico donde los valores propios parecen estabilizarse y los factores o componentes a la izquierda de este punto deben conservarse como significativos. [3]
Etimología
El nombre del terreno en forma de pedregal se debe a la semejanza del codo con un pedregal en la naturaleza.
Crítica
Esta prueba es criticada a veces por su subjetividad. Los gráficos de scree pueden tener múltiples "codos" que dificultan saber la cantidad correcta de factores o componentes a retener, lo que hace que la prueba no sea confiable . Tampoco existe un estándar para la escala de los ejes x e y , lo que significa que diferentes programas estadísticos pueden producir diferentes gráficos a partir de los mismos datos. [4]
La prueba también ha sido criticada por producir muy pocos factores o componentes para la retención de factores. [ aclaración necesaria ] [1]
Como el punto de "codo" se ha definido como el punto de máxima curvatura, y la máxima curvatura captura el efecto de nivelación que utilizan los operadores para identificar las rodillas, esto ha llevado a la creación de un algoritmo Kneedle. [5]
Véase también
- Diagrama de bisectriz
- Análisis paralelo
- Método del codo
- Determinar el número de clústeres en un conjunto de datos
Referencias
- ^ de George Thomas Lewith; Wayne B. Jonas; Harald Walach (23 de noviembre de 2010). Investigación clínica en terapias complementarias: principios, problemas y soluciones. Elsevier Health Sciences. pág. 354. ISBN 978-0-7020-4916-3.
- ^ Cattell, Raymond B. (1966). "La prueba de detección del número de factores". Investigación conductual multivariante . 1 (2): 245–276. doi :10.1207/s15327906mbr0102_10. PMID 26828106.
- ^ Alex Dmitrienko; Christy Chuang-Stein; Ralph B. D'Agostino (2007). Estadísticas farmacéuticas con SAS: una guía práctica. SAS Institute. pág. 380. ISBN 978-1-59994-357-2.
- ^ Norman, Geoffrey R.; Streiner, David L. (15 de septiembre de 2007). Bioestadística: lo esencial. PMPH-USA. p. 201. ISBN 978-1-55009-400-8– a través de Google Books.
- ^ Satopaa, Ville; Albrecht, Jeannie; Irwin, David; Raghavan, Barath (20 de junio de 2011). Encontrar un "punto de inflexión" en un pajar: detección de puntos de inflexión en el comportamiento del sistema. 2011 / 31.ª Conferencia Internacional sobre Sistemas de Computación Distribuida. Talleres IEEE. Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos . págs. 166–171. doi :10.1109/ICDCSW.2011.20 – vía IEEE Explore.
