El ACP de un número finito de variables puede ser generalizado para manejar datos que evolucionan en el tiempo. El objetivo de este trabajo es la estimación de los factores principales de procesos aleatorios con funciones muestrales escalonadas. Ante la imposibilidad de obtener una solución exacta a este problema, proponemos estimar el ACP de un proceso de este tipo a partir del ACP del proceso cuyas trayectorias se obtienen como proyección de las originales en el subespacio de las funciones constantes sobre los subintervalos de una partición previamente fijada. Finalmente, incluimos una aplicación con datos reales estudiando el error cuadrático medio de las reconstrucciones del proceso proporcionadas por el ACP así aproximado.
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title = {An\'alisis en componentes principales de un proceso estoc\'astico con funciones muestrales escalonadas.},
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Aguilera del Pino, Ana María; Ocaña Lara, Francisco A.; Valderrama Bonnet, Mariano J. Análisis en componentes principales de un proceso estocástico con funciones muestrales escalonadas.. Qüestiió, Tome 20 (1996) pp. 7-28. http://gdmltest.u-ga.fr/item/urn:eudml:doc:40224/