Terminología Esencial de la Función Discriminante en Estadística

Glosario de Conceptos en Modelos Discriminantes

• Cargas Discriminantes

  También conocidas como correlaciones de estructura, miden la correlación lineal simple entre las variables predictoras y cada una de las funciones discriminantes. Sirven para medir la capacidad discriminante de esas variables en cada función.

• Centroide

  Valor medio de las puntuaciones discriminantes para una categoría o grupo particular.

• Criterio de Probabilidad Máxima

  Medida de la exactitud predictiva en la matriz de clasificación que compara el porcentaje clasificado correctamente (tasa de aciertos) con el porcentaje de casos en el grupo mayor.

• Criterio de Probabilidad Proporcional

  Otro criterio para valorar la tasa de aciertos, calculando la probabilidad promedio de la clasificación a partir de los tamaños de todos los grupos.

• Enfoque de Extremos Polares

  Método para construir una variable dependiente categórica a partir de una variable métrica, en el que solo se toman las categorías que representan las puntuaciones extremas de la variable métrica original.

• Estimación Simultánea

  Cálculo de las funciones discriminantes en un único paso, donde se calculan simultáneamente las ponderaciones para todas las variables predictoras.

• Estimación por Pasos

  Cálculo de las funciones discriminantes en el que se introducen las variables predictoras secuencialmente, de acuerdo con la potencia discriminatoria que añaden.

• Función Discriminante

  Ecuación lineal que combina los valores de las variables independientes con las ponderaciones discriminantes para cada una de esas variables.

• Índice de Potencia

  Medida compuesta de la potencia discriminante de una variable predictora cuando se estiman más de una función discriminante a partir de las cargas discriminantes.

• Matriz de Clasificación

  Tabla que contiene coeficientes que revelan la capacidad predictiva de la función discriminante, en la que los coeficientes de la diagonal representan clasificaciones correctas y los que no, clasificaciones erróneas.

• Muestra de Análisis

  Parte de la muestra original tomada al azar cuando se construyen matrices de clasificación, utilizada para calcular la función discriminante.

• Muestra de Validación

  Grupo de observaciones extraídas de la muestra total cuando se calcula la función discriminante, utilizado para validarla.

• Ponderaciones (Coeficientes) Discriminantes

  Peso que corresponde a cada una de las variables predictoras en cada una de las funciones discriminantes y que sirven para medir la capacidad discriminante de esas variables en cada función.

• Puntuación de Corte

  Valor criterio que sirve de referencia para determinar en qué grupo debería clasificarse cada una de las puntuaciones discriminantes de cada individuo.

• Puntuación de Corte Óptimo

  Valor de la puntuación discriminante que separa mejor los grupos.

• Puntuación Discriminante

  Valor que adquiere cada uno de los casos en cada una de las funciones discriminantes.

• Tasa de Aciertos

  Porcentaje de unidades estadísticas (casos) clasificados correctamente por la función discriminante.

• Tolerancia

  Proporción de la variación en las variables predictoras no explicada por las variables ya en la función discriminante, que se utiliza para protegerse frente a la multicolinealidad.

• Validación Cruzada

  Procedimiento de división de la muestra en dos partes: la muestra de análisis usada para estimar las funciones discriminantes y la muestra de validación que se usa para validar esas funciones.

• Variable Categórica

  Variable que emplea valores que sirven meramente como etiqueta o medio de identificación, también referida como variable no métrica, nominal, binaria o cualitativa.

• Variable Métrica

  Variable con una unidad constante de medida en una escala de tal forma que las diferencias entre dos puntos adyacentes de cualquier parte de la escala son iguales.