Conjuntos de puntos principales (self-consistentes) e la distribución binomial y su aproximación asintótica a conjuntos de puntos principales (self-consistentes) de la distribución normal

  1. Peralta Sáez, Juan Luis
  2. González Caballero, Juan Luis
Libro:
XXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa: Úbeda, 6-9 de noviembre de 2001

Editorial: Jaén : Universidad de Jaén, 2001

ISBN: 84-8439-080-2

Año de publicación: 2001

Congreso: Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa (26. 2001. Úbeda)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

Los puntos principales de una distribución son valores que tratan de encontrar centros óptimos de clusters para una población con una distribución F. Flury (1990) dió a estos valores el nombre de puntos principales, inspirado en la definición de Componentes Principales dada por Pearson (1901). Su relación con el término self-consistencia, siguiendo la terminología de Hastie y Stuetzle (1989), fue establecida por Flury (1993). En esta comunicación se presenta un algorítmo para establecer un conjunto de k puntos principales (self-consistentes) de la distribución binomial y su aproximación a conjuntos de puntos principales (self-consistentes) de la distribución normal.