Changes between Version 16 and Version 17 of DecoTools

Timestamp:

May 20, 2011, 8:05:46 AM (14 years ago)

Author:

Pedro Gea

Comment:

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DecoTools

@@ -92 +92 @@
 {{{Real PermutationsLimit}}}: Límite máximo de contribuciones para que se realize la descomposición canónica exacta.
 
-Se utiliza en las funciones [#Deco.Canonical] y [#Deco.BaseCanonical]. Su valor por defecto es {{{6}}}.
-El valor por defecto es 6. Véanase las funciones
+Se utiliza en las funciones [#Deco.Canonical] y [#Deco.BaseCanonical]. Su valor por defecto es {{{6}}}, lo que ya supone un total de {{{6! = 720}}} permutaciones.
 
 ==== SampleSize ==== 
@@ -99 +98 @@
 {{{Real SampleSize}}}: Tamaño por defecto de la muestra de permutaciones para realizar la descomposición canónica.
 
-Se utiliza en las funciones [#Deco.Canonical] y [#Deco.BaseCanonical]. Su valor por defecto es {{{6}}}.
+Se utiliza en las funciones [#Deco.Canonical] y [#Deco.BaseCanonical]. Su valor por defecto es {{{1000}}}.
 
 == Funciones ==
@@ -135 +134 @@
  * [#Deco.TotalRelative]
 
-=== Descomposiciones por transformación ===
-
-Una de las situaciones más comunes al crear una descomposición aditiva es partir de la descomposición de un modelo multiplicativo al que se tomaron logaritmos. En general la linealización de un modelo puede haberse realizado mediante una transformación cualquiera, el problema que nos ocupa consiste en encontrar una descomposición aditiva de un modelo que no era lineal, conocida la descomposición del modelo linealizado y la función de transformación inversa:
-{{{
-#!java
-Set decomposition = <function>(Set decomposition_transformed, Code transformation_inverse.function);
-}}}
+=== Descomposiciones ===
+
+Una de las situaciones más comunes al crear una descomposición aditiva es partir de la descomposición de un modelo multiplicativo al que se tomaron logaritmos. En general la linealización de un modelo puede haberse realizado mediante una transformación cualquiera, el problema que solucionan las siguientes funciones consiste en encontrar una descomposición aditiva de un modelo que no era lineal, conocida la descomposición del modelo linealizado y la función de transformación inversa:
+{{{
+#!java
+Set <FUNCTION>(Set decomposition, Code transf)
+}}}
+donde {{{decomposition}}} es la descomposición aditiva de partida (la del modelo transformado o linealizado) y {{{tranf}}} es la función inversa de la transformación que nos permitirá encontrar la descomposición aditiva del modelo en términos originales.
 
 La discusión sobre este tema puede verse en: [wiki:Decompositions#Descomposiciónaditivademodelosmultiplicativos Descomposición aditiva de modelos multiplicativos].
@@ -255 +255 @@
 {{{
 decomposition.base := {total, base, contributions} / total = base + Sum(contributions)
+}}}
+
+Las siguientes funciones funciones son unas variantes de las [#Descomposiciones anteriores] que, en general, también presentan la forma:
+{{{
+#!java
+Set <FUNCTION>(Set decomposition, Code transf)
 }}}