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Representaciones HOMALS

Key takeaways

  • Las categorías de las variables pueden ser valores numéricos, como los puntos medios de intervalos sobre alguna variable continua, en este caso, la matriz de datos H es una matriz de datos multivariante clásica y puede manejarse con las técnicas clásicas del Análisis Multivariante (MVA) lineal.
  • Una solución sencilla, consistente con los requisitos formales, es agrupar n 4 y n 5 , distribuir arbitrariamente los cuatro grupos resultantes distintos de puntos de individuos sobre el espacio de dimensión 2, y colocar los puntos de categorías (términos de parentesco) A 1 , C 1 , D 1 , F 1 directamente sobre los puntos de individuos asociados.
  • Tjon Sie Fat (1986) utiliza el análisis realizado por Scheffler (1978) sobre la terminología de los Pitjandjara, por considerarlo más adecuado que el de Rose, ya que sus dimensiones por piezas pueden contrastarse con las dimensiones deducidas a partir del modelo matemático.
  • Este no es el caso con el procedimiento HOMALS, ya que la ubicación de los puntos de individuos y los puntos de categorías en el espacio euclídeo está sólo restringido a las entradas no perdidas de la matriz de datos.
  • Conclusiones y software CONCLUSIONES Podemos decir como conclusión que el análisis HOMALS tridimensional de los puntos de individuos extrae de los datos una configuración geométrica que puede ser razonablemente y consistentemente asociada con la información genealógica disponible.