CL12025_P2

##Jerarquia de suma

library(magrittr)
#ranking
rr<-c(3,4,2,1)
names(rr)<-c("X1","X2","X3","X4")

#Función para generar los pesos
ponderadores_subjetivos_rank_suma<-function(vector_ranking){
  n<-length(vector_ranking)
  vector_pesos<-n-vector_ranking+1
  list(w_brutos=vector_pesos,w_normalizados=vector_pesos/sum(vector_pesos))
}
#Aplicando la función:
pesos_ranking_suma<-ponderadores_subjetivos_rank_suma(rr)

#Pesos brutos
pesos_ranking_suma$w_brutos

## X1 X2 X3 X4 
##  2  1  3  4

#Pesos normalizados
pesos_ranking_suma$w_normalizados %>% round(digits = 3)

##  X1  X2  X3  X4 
## 0.2 0.1 0.3 0.4

##Jerarquía Reciproca

library(magrittr)
#Rankings
rr<-c(3,4,2,1)
names(rr)<-c("X1","X2","X3","X4")

#Función para generar los pesos
ponderadores_subjetivos_rank_reciproco<-function(vector_ranking){
  vector_pesos<-1/vector_ranking
  list(w_brutos=vector_pesos,w_normalizados=vector_pesos/sum(vector_pesos))
}
#Aplicando la función:
pesos_ranking_reciproco<-ponderadores_subjetivos_rank_reciproco(rr)

#Pesos brutos
pesos_ranking_reciproco$w_brutos

##        X1        X2        X3        X4 
## 0.3333333 0.2500000 0.5000000 1.0000000

#Pesos normalizados
pesos_ranking_reciproco$w_normalizados %>% round(digits = 3)

##   X1   X2   X3   X4 
## 0.16 0.12 0.24 0.48

##Jerarquia Exponencial

library(magrittr)
#Ranking
rr<-c(3,4,2,1)
names(rr)<-c("X1","X2","X3","X4")

#Función para generar los pesos
ponderadores_subjetivos_rank_exponencial<-function(vector_ranking,p=4){
  n<-length(vector_ranking)
  vector_pesos<-(n-vector_ranking+1)^p
  list(w_brutos=vector_pesos,w_normalizados=vector_pesos/sum(vector_pesos))
}
#Aplicando la función:
pesos_ranking_exponencial<-ponderadores_subjetivos_rank_exponencial(rr)

#Pesos brutos
pesos_ranking_exponencial$w_brutos

##  X1  X2  X3  X4 
##  16   1  81 256

#Pesos normalizados
pesos_ranking_exponencial$w_normalizados %>% round(digits = 3)

##    X1    X2    X3    X4 
## 0.045 0.003 0.229 0.723

#Parte 2 ## caraga de datos

library(readr)
library(kableExtra)
data<-load("C:/Users/Patrick/Desktop/parcial2/data_parcial_2.RData")
mat_X<-read_table2(data ,col_names = FALSE)

mat_X %>% head() %>% 
  kable(caption ="Matriz de información:" ,align = "c",digits = 6) %>% 
  kable_material(html_font = "sans-serif")

Matriz de información:

X1
.Random.seed
data_parcial_2

##Análisis Factorial en R