Análisis exploratorio de estructuras temporales desde la óptica de tablas múltiplesuna aplicación

  1. M. Isabel Landaluce Calvo 1
  1. 1 Universidad de Burgos
    info

    Universidad de Burgos

    Burgos, España

    ROR https://ror.org/049da5t36

Journal:
Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa

ISSN: 1886-516X

Year of publication: 2016

Volume: 22

Pages: 55-77

Type: Article

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Abstract

In this work we present an alternative approach to the usual graphics of time series for its comparative exploratory analysis. By having several time series measures in various contexts, we suggest its structure in multiple tables to study adequately their similarities and differences. The Multiple Factorial Analysis (MFA) is the technique that is selected as the most suitable for achieving the stated objectives, through their numerical measures and graphs. This approach of AFM is a novelty, since in other studies the time has been used as a criterion for structuring groups and not as statistical unit as discussed in this article. An empirical application from monthly data, of the last 10 years, relating to three indicators closely related to tourism, from the point of view of demand, and measured in seven national territories, makes evident the versatility and potential of the proposal.

Bibliographic References

  • Abascal, E.; García-Lautre, I. y Landaluce M.I. (2004). “Análisis de la evolución a través de encuestas. Trayectoria electoral de las comunidades autónomas españolas en el periodo 1977-2004”. Metodología de Encuestas, Vol. 6, Nº 2, pp. 147-162
  • Abascal, E.; García-Lautre, I. y Landaluce, M.I. (2006). “Multiple factor analysis of mixed tables of metric and categorical data”. En M. Greenacre y J. Blasius (eds.): Multiple Correspondence Analysis and related Methods. Chapman & Hall/CRC, pp 351-367
  • Dazy, F. y Le Barzic, J.F. (1996). “L´Analyse des Données Evolutives”. Technip. Paris
  • Escofier, B. y Pagès J. (1986). “Le traitement des variables qualitatives et tableaux mixtes par analyse factorielle multiple”. Data Analysis and Informatics, IV(2), pp. 179-191
  • Escofier, B. y Pagès, J. (1992). “Análisis factoriales simples y múltiples. Objetivos, métodos e interpretación”. Servicio editorial de la Universidad de País Vasco.
  • Escofier, B. y Pagès, J. (1994). “Multiple factor analysis (AFMULT package)”. Computational Statistics & Data Analysis, 18(1), pp. 121-140.
  • Exceltur (2015). Alianza para la excelencia turística: Informe Perspectivas Turísticas, Nº 54.
  • Fernández, K.; Landaluce, M.I. y Modroño, J.I. (2013). “Nuevo procedimiento metodológico para el análisis exploratorio de una tabla estructurada en diversos conjuntos de individuos”. Estadística Española, Vol. 55, Nº 182, pp. 305-322.
  • García-Lautre, I. y Abascal, E. (2003). “Una metodología para el estudio de la evolución de variables latentes. Análisis de las infraestructuras de carreteras de las comunidades autónomas (1975-2000)”. Estadística Española, Vol. 45, Nº 153, pp. 193-210.
  • Goitisolo, B. (2001). “El análisis simultáneo. Propuesta y aplicación de un nuevo método de análisis factorial de tablas de contingencia”. Tesis doctoral. Universidad del País Vasco.
  • Landaluce, M.I. (1995). “Estudio de la estructura de gasto medio de las Comunidades Autónomas españolas. Una aplicación del Análisis Factorial Multiple”. Tesis doctoral. Universidad del País Vasco.
  • Robert, P. y Escoufier, Y. (1976). “A Unifying Tool for Linear Multivariate Statistical Methods: The RV-Coefficient”. Applied Statistics, 25(3), pp. 257-265.
  • SPAD v5.5 (2000). “Systéme Portable d’Analyse des Donées Numeriques”, CISIA, Montreuil, France.
Data source: Dialnet