Subido por Rufino Rodríguez Santiago

DESVENTAJAS ACP

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Desventajas del análisis de componentes principales
La principal desventaja está en el hecho que cada componente principal sea una combinación lineal
de todas las variables originales, lo que hace muy difícil poder analizar la importancia de cada
variable original en el nuevo espacio [30].
Las variables independientes se vuelven menos interpretables: Los componentes
principales son la combinación lineal de sus características originales. Los componentes
principales no son tan legibles e interpretables como las características originales.
2. La estandarización de datos es obligatoria antes de la PCA:
Debe estandarizar sus datos antes de implementar PCA; de lo contrario, PCA no podrá
encontrar los componentes principales óptimos.
3. Pérdida de información: Aunque los componentes principales intentan cubrir la
variación máxima entre las características de un conjunto de datos, si no seleccionamos la
cantidad de componentes principales con cuidado, es posible que se pierda información en
comparación con la lista original de características.
La simulación de Montecarlo es un método estadístico. Este es utilizado para resolver
problemas matemáticos complejos a través de la generación de variables aleatorias.
Generación de números aleatorios
Un punto clave en la utilización de la simulación de Montecarlo es la generación de números
aleatorios. ¿Cómo generamos números aleatorios? Con programas informáticos. Ya que si
utilizásemos un mecanismo cómo una ruleta, esto podría llevarnos muchas horas. Si queremos
generar 10.000 números aleatorios, imaginad cuanto tiempo necesitaríamos. Así pues, se utilizan
programas informáticos que generan estos números. No se consideran números puramente
aleatorios, ya que los crea el programa con una fórmula. No obstante, se parecen mucho a las
variables aleatorias de la realidad. Se les denomina números pseudo-aleatorios.
El objetivo del estimador sesgado es elegir valores apropiados de 𝑘𝑗 y 𝑑𝑗 de manera que la reducción en el
término de varianza sea mayor que el aumento del sesgo al cuadrado
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