Resumen

FRIENDLY, MICHAEL  y  SIGAL, MATTHEW. Avances recientes para la visualización de modelos lineales multivariados. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2014, vol.37, n.2, pp.261-283. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v37n2spe.47934.

Este artículo hace una revisión de los desarrollos recientes en métodos de visualización (implementados en \R) para la comprensión e interpretación de los efectos de los predictores en modelos lineales multivariados (MLMs) de la forma Y = X B + U y sus extensiones recientes. Comenzamos con una descripción y ejemplos de los gráficos de Hipótesis-Error (HE), (utilizando el paquete heplots) en los cuales los tests multivariados son visualizados vía elipsoides en 2D, 3D o todas las vistas pareadas de las matrices de sumas de cuadrados y productos (SSP por sus siglas en inglés) de Hipótesis y Error. Las gráficas HE permiten pruebas de significancia visuales: un término es significativo en el test de Roy si y solo si su elipsoide H es proyectado fuera del elipsoide E. Estas ideas se extienden a diseños de medidas repetidas en el contexto multivariado. Cuando el rango de la matriz de hipótesis para un término es mayor a 2, estos efectos pueden ser visualizados en un espacio canónico de rango reducido vía el paquete candisc, que a su vez también permite nuevos gráficos para problemas de correlación canónica. Finalmente, se discuten algunas áreas de investigación en desarrollo: la extensión de estos métodos a MLMs robustos, generalizaciones de las medidas de influencia y gráficas de diagnóstico para MLMs (en el paquete mvinfluence).

Palabras clave : análisis multivariado; gráficas; software; visualización.

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