Se aplicó un análisis de correlación canónica con el objetivo de evaluar la relación entre dos conjuntos de variables, identificando combinaciones lineales que maximizan la correlación entre ambos grupos. Este procedimiento se realizó sobre variables macroeconómicas y medioambientales para distintos países.

Se aplicó un método de K-means jerárquico, utilizando el clustering jerárquico para definir una estructura inicial de los grupos y posteriormente K-means para optimizar la asignación de las observaciones. Este procedimiento permite mejorar la estabilidad y coherencia de los clústeres obtenidos. El análisis se realizó sobre un conjunto de variables macroeconómicas y medioambientales para distintos países.

Se aplicó un Análisis de Componentes Principales (ACP) con el objetivo de reducir la dimensionalidad del conjunto de datos, transformando las variables originales en un nuevo conjunto de componentes no correlacionadas que capturan la mayor proporción de la varianza total. Este procedimiento se implementó sobre un conjunto de variables macroeconómicas y medioambientales para distintos países.

Se realizó un análisis factorial exploratorio con el objetivo de identificar los factores latentes presentes en un conjunto de variables macroeconómicas y medioambientales para distintos países.