MediaDistancia: Media ponderada entre as matrizes de dissimilaridade

Description

Esta funcao faz a padronizacao da matriz de dissimilaridade a fim de retirar a escala, nesta etapa, os valores das matrizes sao calculados, a fim de variar entre 0 e 1. Posteriormente, e feita a media ponderada entre essas matrizes em funcao do numero de variaveis consideradas na estimativa de cada uma dessas dissimilaridade. Essa funcao e importante quando se trabalha com dados mistos.

Usage

MediaDistancia(Distancias,n,Normatizar=TRUE)

Value

Retorna a media ponderada de duas matrizes de dissimilaridade.

Arguments

Distancias: Objeto do tipo list contendo as matrizes de dissimilaridade.
n: Vetor com o numero de variaveis consideradas na estimacao de cada medida de dissimilaridade.
Normatizar: Valor Logico. Se TRUE a matriz de dissimilaridade sera normatizada para que os valores variem entre 0 e 1.

References

PlayList "Curso de Analise Multivariada": https://www.youtube.com/playlist?list=PLvth1ZcREyK72M3lFl7kBaHiVh5W53mlR

CRUZ, C.D. and CARNEIRO, P.C.S. Modelos biometricos aplicados ao melhoramento genetico. 3nd Edition. Vicosa, UFV, v.2, 2014. 668p. (ISBN: 8572691510)

FERREIRA, D.F. Estatistica Multivariada. (2018) 3ed. UFLA. 624p. (ISBN 13:978 8581270630)

HAIR, J.F. Multivariate Data Analysis. (2016) 6ed. Pearson Prentice HalL. (ISBN 13:978 0138132637)

Examples

Run this code


#Obentendo as dados de exemplo
DadosQuanti=matrix(rnorm(100,100,5),ncol=4)
DadosQuali=matrix(round(runif(200,1,5),0),ncol=8)
DadosBin=matrix(round(rbinom(400 ,1,0.5),0),ncol=16)
rownames(DadosQuanti)=rownames(DadosQuali)=rownames(DadosBin)=paste("T",1:25,sep="_")

#Obentendo as matrizes de dissimilaridade
DistQuant=Distancia(DadosQuanti,4)
DistQuali=Distancia(DadosQuali,10)
Distbin=Distancia(DadosBin,12)

#Criando os argumentos
Distancias=list(DistQuant,DistQuali,Distbin)
n=c(ncol(DadosQuanti),ncol(DadosQuali),ncol(DadosBin))

#obentedo a media ponderada das matrizes
Dist=MediaDistancia(Distancias,n,Normatizar = TRUE)
Dist