Estadística multivariante

El análisis multivariante es un método estadístico utilizado para determinar la contribución de varios factores en un simple evento o resultado.

• Los factores de estudio son los llamados factores de riesgo (bioestadística), variables independientes o variables explicativas.
• El resultado estudiado es el evento, la variable dependiente o la variable respuesta.

El análisis multivariante mediante técnicas de proyección sobre variables latentes tiene muchas ventajas sobre los métodos de regresión tradicionales:

• se puede utilizar la información de múltiples variables de entrada, aunque éstas no sean linealmente independientes
• puede trabajar con matrices que contengan más variables que observaciones
• puede trabajar con matrices incompletas, siempre que los valores faltantes estén aleatoriamente distribuidos y no superen un 10%
• puesto que se basan en la extracción secuencial de los factores, que extraen la mayor variabilidad posible de la matriz de las X (variables explicativas, tienen que ser dependientes) pueden separar la información del ruido. Se asume que las X se miden con ruido.

Técnicas Multivariantes

• Análisis de componentes principales
• Análisis factorial
• Análisis discriminante
• Análisis de la correlación canónica
• Análisis de grupos
• https://es.wikipedia.org/wiki/Escalamiento_multidimensional
• Análisis de correspondencias
• Análisis factorial confirmatorio
• Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM), análisis causal.
• Análisis conjunto
• Escalamiento Óptimo

• Regresión Lineal Multiple
• Regresión Logit y Probit
• Análisis Manova

Véase también

• Distribución normal multivariante.
• Estadística multivariante.
• Iconografía de las correlaciones.

Enlaces externos

Estadística multivariante