Modelado estadístico · Analisis Multivariado

Análisis Multivariado · Implementación Computacional e Interpretación Práctica

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

Análisis Estadístico Multivariante Avanzado

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Análisis Multivariado: Implementación y Práctica
  • Fundamentos de álgebra matricial y geometría multivariante
  • Geometría de la Métrica Multivariante: Distancia de Mahalanobis
  • Descomposiciones Matriciales Esenciales
  • La Distribución Normal Multivariante

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • algebra
  • varianza
  • pca
  • regularizacion
  • normal
  • ml nosupervisado

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

La expresión se renderiza de forma accesible y conserva debajo su fuente LaTeX.

X=(x11x12x1px21x22x2pxn1xn2xnp)=(x1Tx2TxnT),\mathbf{X} = \begin{pmatrix} x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1p} \\ x_{21} & x_{22} & \dots & x_{2p} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ x_{n1} & x_{n2} & \dots & x_{np} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \mathbf{x}_1^T \\ \mathbf{x}_2^T \\ \vdots \\ \mathbf{x}_n^T \end{pmatrix},
Ver LaTeX fuente\mathbf{X} = \begin{pmatrix} x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1p} \\ x_{21} & x_{22} & \dots & x_{2p} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ x_{n1} & x_{n2} & \dots & x_{np} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \mathbf{x}_1^T \\ \mathbf{x}_2^T \\ \vdots \\ \mathbf{x}_n^T \end{pmatrix},