Influencia de datos discordantes en el modelo Tucker3
Descripción del Articulo
El presente artículo aborda la evaluación del Modelo Tucker3 mediante el análisis de conjuntos de datos macroeconómicos de los departamentos del Perú durante el periodo 2007-2021. El enfoque se centra en la cuantificación del impacto de observaciones discordantes, particularmente en relación con Lim...
| Autores: | , |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/28291 |
| Enlace del recurso: | https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/28291 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Tucker3 análisis de tres vías datos discordantes macroeconomía |
| Sumario: | El presente artículo aborda la evaluación del Modelo Tucker3 mediante el análisis de conjuntos de datos macroeconómicos de los departamentos del Perú durante el periodo 2007-2021. El enfoque se centra en la cuantificación del impacto de observaciones discordantes, particularmente en relación con Lima y Callao, sobre la estructura de la solución, la determinación de las dimensiones y la representación de las vías en sus respectivos componentes. Los resultados destacan el relevante papel de Lima y Callao en la variabilidad total, aunque este impacto no conlleva modificaciones estructurales en el modelo. No obstante, se observa una influencia en la importancia relativa de los componentes en las diferentes vías del Modelo Tucker3. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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