V. Pawlowsky-Glahn, J. J. Egozcue
Un desafío pendiente en el análisis de datos composicionales es la valoración de la dependencia entre partes de una composición. Encontrar una alternativa subcomposicionalmente coherente al coeficiente de correlación habitual, reconocido como espurio por Karl Pearson a finales del siglo XIX, ha demostrado ser una tarea difícil. Reconocer que los resultados espurios se deben a una incoherencia semántica ha sido un primer paso. El segundo paso ha sido definir un sistema coherente de funciones con respecto a una subcomposición y analizar el espacio de partes. Esto lleva a comprender por qué medidas como covarianza y correlación dependen de la subcomposición considerada, mientras que medidas como la distancia entre partes son independientes de la misma. Estos pasos permiten finalmente definir un nuevo índice de proporcionalidad entre partes que depende solo de las partes de interés y no del resto de la composición o del número de partes en la composición.
Keywords: datos composicionales, proporcionalidad, dependencia entre partes, correlación
Scheduled
GT03.AMC3 Compositional Data
November 9, 2023 4:50 PM
CC3: Room 1