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Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Aguilera-Morillo, McAutor o Coautor

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30 de octubre de 2024
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Artículo
Sí

Fast partial quantile regression

Publicado en: CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS. 223 1-8 - 2022-01-01 223(), DOI: 10.1016/j.chemolab.2022.104533

Autores:

Méndez-Civieta, Álvaro; Aguilera-Morillo, M. Carmen; Lillo, Rosa E.
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Afiliaciones

UC3M Santander Big Data Inst - Autor o Coautor
Univ Politecn Valencia, Dept Appl Stat & Operat Res & Qual - Autor o Coautor

Resumen

Partial least squares (PLS) is a dimensionality reduction technique used as an alternative to ordinary least squares (OLS) in situations where the data is colinear or high dimensional. Both PLS and OLS provide mean based estimates, which are extremely sensitive to the presence of outliers or heavy tailed distributions. In contrast, quantile regression is an alternative to OLS that computes robust quantile based estimates. In this work, the multivariate PLS is extended to the quantile regression framework, obtaining a theoretical formulation of the problem and a robust dimensionality reduction technique that we call fast partial quantile regression (fPQR), that provides quantile based estimates. An efficient implementation of fPQR is also derived, and its performance is studied through simulation experiments and the chemometrics well known biscuit dough dataset, a real high dimensional example.
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Palabras clave

ArticleChemometricsDimension-reductionDimensionality reductionDoughOutliersPartial least squares regressionPartial-least-squaresQuantile regressionQuantile-regress ionQuantile-regressionRobustSimulationTheoretical study

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición 11/125, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Statistics & Probability. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-03:

  • WoS: 2
  • Scopus: 5
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-03:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 7.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 7 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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Reconocimientos ligados al ítem

Acknowledgments This research was partially supported by research grants and projectsPID2020-113961GB-I00 and PID2019-104901RB-I00 from Agencia Estatal de Investigacio?n, Spain.
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