Prueba general de análisis estadístico multivariante

[pic 1]

PRUEBA GENERAL DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO MULTIVARIANTE. B2022.

APELLIDOS: __SOSA DE LA CRUZ_________________________________

NOMBRES: ___JOSÉ MIGUEL ___________________________________

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO

(UASD)

FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES

ASIGNATURA

ANALISIS MULTIVARIANTE

MAESTRO

GIAMPAOLO ORLANDONI MERLI

NOMBRE DEL ALUMNO

JOSÉ MIGUEL SOSA DE LA CRUZ

CEDULA

00118235605

1.Principales resultados de cada tarea

2.Un gráfico pertinente

3-Interpretación de los resultados

1. ACP_ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES

[pic 2]

El número de datos es 40 es decir hay 40 observaciones y el número de componentes es de 5 con una diagonal de 5 unidades en la matriz.

El eigenvalue entre el número de componentes nos da la proporción acumulativa la cual hace referencia a explicar el 87.44% de la variabilidad del modelo, seguida de la segunda proporción acumulativa del segundo componente la cual explica un 98.16% de la variabilidad del modelo, en este caso los vectores 1 y 2 los más representativos por eso me quedo con el primero y el segundo componente para la proporción acumulativa.

La siguiente tabla de datos muestra la relación entre las variables y los componentes, se puede apreciar en el componente1 como todas las variables muestran una relación positiva y son importantes, en el segundo componente o el componente 2 la variable más importante es la tasa de ocupación con un 93.31%, en el componente 3 el periodo y la habitación son las más importantes, en el componente 4 el periodo y la tasa de ocupación muestran más importancia y en el componente 5 la habitación y el ingreso en millones son los más importantes, mostrando que el componente 1 y 2 muestran la mayor parte de la explicación del modelo.[pic 3]

1. ACM_ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS MÚLTIPLE[pic 4]

En este grafico del 3_ACM_ té se puede ver que la edad de las personas que toman más té son los que están entre los 25-35 años de edad y las personas que toman menos té están entre 15-24 de edad son los que están más alejados, los no amigos no toman te, los exóticos y los empleados y los que duran más de un día están juntos, los administradores que tienen mas de 60, los exóticos con los refinados toman muchos té, la gerencia no toman mucho ni los que duran mas de un día, también están los que se encuentran el té estimulante, los no refinados están muy alejado.

MCA(X = tea, quanti.sup = 22, quali.sup = c(19:21, 23:36))

Eigenvalues

                       Dim.1   Dim.2   Dim.3   Dim.4   Dim.5   Dim.6   Dim.7   Dim.8   Dim.9  Dim.10  Dim.11  Dim.12

Variance               0.148   0.122   0.090   0.078   0.074   0.071   0.068   0.065   0.062   0.059   0.057   0.054

% of var.              9.885   8.103   6.001   5.204   4.917   4.759   4.522   4.355   4.123   3.902   3.805   3.628

Cumulative % of var.   9.885  17.988  23.989  29.192  34.109  38.868  43.390  47.745  51.867  55.769  59.574  63.202

                      Dim.13  Dim.14  Dim.15  Dim.16  Dim.17  Dim.18  Dim.19  Dim.20  Dim.21  Dim.22  Dim.23  Dim.24

Variance               0.052   0.049   0.048   0.047   0.046   0.040   0.038   0.037   0.036   0.035   0.031   0.029

% of var.              3.462   3.250   3.221   3.127   3.037   2.683   2.541   2.438   2.378   2.323   2.055   1.915

Cumulative % of var.  66.664  69.914  73.135  76.262  79.298  81.982  84.523  86.961  89.339  91.662  93.717  95.633

                      Dim.25  Dim.26  Dim.27

Variance               0.027   0.021   0.017

% of var.              1.821   1.407   1.139

Cumulative % of var.  97.454  98.861 100.000

Individuals (the 10 first)

                     Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2    Dim.3    ctr   cos2  

1                 | -0.541  0.658  0.143 | -0.149  0.061  0.011 | -0.306  0.347  0.046 |

2                 | -0.361  0.293  0.133 | -0.078  0.017  0.006 | -0.633  1.483  0.409 |

3                 |  0.073  0.012  0.003 | -0.169  0.079  0.018 |  0.246  0.224  0.038 |

...