Análisis de Componentes Principales y Análisis de Regresión para Datos Categóricos. Aplicación en la Hipertensión Arterial.

  1. Navarro Céspedes, Juan M. 1
  2. Casas Cardoso, Gladys M. 2
  3. González Rodríguez, Emilio 3
  1. 1 Universidad Central "Marta Abreu” de las Villas, Facultad de Matemática Física y Computación, Grupo de Estadística
  2. 2 Universidad Central "Marta Abreu” de las Villas, Facultad de Matemática Física y Computación, Laboratorio de Bioinformática
  3. 3 Universidad Central "Marta Abreu” de las Villas, Facultad de Matemática Física y Computación, Centro de Desarrollo de la Electrónica
Aldizkaria:
Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones

ISSN: 2215-3373 2215-3373

Argitalpen urtea: 2010

Alea: 17

Zenbakia: 2

Orrialdeak: 199-230

Mota: Artikulua

DOI: 10.15517/RMTA.V17I2.2128 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

Beste argitalpen batzuk: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones

Laburpena

The present work is about the statistical processing of categorical data. The mathematical details of the Categorical Principal Components and the Categorical Regression Analysis are explained.The combination of both techniques can be used to solve classification problems. Because these techniques are relatively new, we decided to use another technique (classification trees following the chi squared criteria) to make a comparison of their results, with the help of the theory of ROC curves. In the application, supposedly healthy patients of Santa Clara, Cuba, were diagnosed as hypertensive, pre hypertensive and no hypertensive by a Committee of Medical Experts. Categorical Component Analysis and Categorical Regression Analysis were applied in order to successfully solve the classification problem.