Candelinc: Uma Abordagem Geral para Análise Multidimensional de Matrizes de Múltiplas Dimensões com Restrições Lineares sobre Parâmetros

Modelos multilineares muito gerais, chamados CANDELINC, e um procedimento prático de ajuste por mínimos quadrados, também chamado CANDELINC, são descritos para dados consistindo de uma matriz de múltiplas dimensões. Os modelos incorporam a possibilidade de restrições lineares gerais, que se mostram ter um valor prático substancial em algumas aplicações, permitindo melhor previsão e compreensão. A descrição do modelo e a prova de um teorema que simplifica bastante o processo de ajuste por mínimos quadrados são dadas primeiro para o caso envolvendo dados de duas dimensões e um modelo bilinear. O modelo e a prova são então estendidos para o caso de dados N-dimensional e um modelo N-linear para N geral. O caso N = 3 abrange muitas aplicações significativas. Duas aplicações são descritas: uma de CANDELINC de duas dimensões e a outra de CANDELINC usada como uma versão com restrições do INDSCAL. Possíveis aplicações adicionais são discutidas.