| Revista: | Realidad, datos y espacio. Revista internacional de estadística y geografía |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000418710 |
| ISSN: | 2007-2961 |
| Autores: | Vences Rivera, José1 |
| Instituciones: | 1Instituto Nacional de Estadística y Geografía, Dirección de Desarrollo de Procesos Estadísticos, Aguascalientes. México |
| Año: | 2014 |
| Periodo: | May-Ago |
| Volumen: | 5 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 104-115 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, teórico |
| Resumen en español | En este trabajo se desarrolló una metodología para la construcción de un índice compuesto que resume la información contenida en fenómenos de naturaleza multidimensional. La varianza explicada por este índice es casi igual a la obtenida por la técnica de análisis de componentes principales (ACP) respecto a la varianza total del conjunto original de variables consideradas, lo cual fue corroborado mediante simulación de Monte Carlo y con aplicación a datos derivados de los censos de población y vivienda levantados por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). El resultado de los cambios en el tiempo se obtiene al establecer un espacio común de mediciones. Las ventajas del nuevo índice comparado con el de la primera componente principal son: el cálculo es muy simple e intuitivo; es de fácil interpretación, ya que los resultados se dan en la misma escala que las variables de insumo; y no se prevén problemas de comunicación con el usuario en general |
| Resumen en inglés | This paper shows the development of a methodology aimed for the creation of a compound index that summarizes the information contained in multidimensional phenomena. The variance explained according to this index is almost identical to that obtained with the technique of Principal Components Analysis (PCA) in regard to the total variance of the original set of considered variables. This was proven by means of a Monte Carlo simulation as well as by applying data that derived from Population and Housing Censuses conducted by the National Institute of Statistic and Geography (INEGI). The result of changes over time is obtained by having established a common space of measurements. The advantages of the new index, compared with that of the first main component, are that the calculation is very simple and intuitive; it is of easy interpretation since the results are given in the same scale that the input variables; and that we do not foresee communication problems with the user |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Estadística, Indice multivariado, Marginación, Primera componente principal, Varianza explicada, Ponderador, Proyección ortogonal |
| Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) |
