Análisis de variables canónicas: diagonalización de la correlación, interpretación del resultado

Antonio Sala, UPV

Dificultad: **** ,       Relevancia: PIC,      Duración: 16:56

Materiales:    [ CVA2.pdf]

Resumen:

Este vídeo discute el detalle algorítmico del análisis en variables canónicas cuyas ideas preliminares se abordan en el vídeo [cva1]. Básicamente, en variables preblanqueadas, la matriz de varianzas covarianzas es:

[ I Σy~x~ Σy~x~T I ]

El análisis CVA propone realizar un segundo cambio de variable, además del preblanqueado, basándose en el SVD de Σy~x~ = USV T (o sea, el mismo que el PLS ortogonalizado). Con ese segundo cambio, la matriz de varianzas-covarianzas conjuntas queda:

[ I S ST I ]

y todos los elementos de la diagonal de S están entre cero y uno, teniendo unidades de coeficiente de correlación. Esos elementos son las correlaciones canónicas, y los cambios de variable determinan las “variables canónicas” asociando parejas de combinaciones de entradas y combinaciones de salidas conforme a su correlación.

La segunda mitad del vídeo discute una interpretación “gráfica” de los componentes canónicos. Básicamente, las variables canónicas pueden descomponerse, con una interpretación (informalmente asociada a conceptos de “control”, con un poco de imaginación) en:

  1. Entradas, en dos grupos:

  2. Salidas, en dos grupos:

Colección completa [VER]:

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