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Introducción al análisis estadístico multivariado aplicado. Experiencia y casos en el Caribe colombiano

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Introducción al análisis estadístico multivariado aplicado. Experiencia y casos en el Caribe colombiano

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COP $ 46.000
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Disponibilidad: Disponible


Autor: Martín Díaz Rodríguez, Ángel León González Ariza, Alvin Henao Pérez, Martín Emilio Díaz Mora

Editorial: U. del Norte Editorial

U. del Norte Editorial

Año de Edición: 2013

2013

Idioma: Español

Formato: Libro Impreso

Número de páginas: 260

ISBN: 9789587413588

9789587413588
Este texto se deriva del trabajo conjunto desarrollado en la Universidad del Norte por los Grupos de Investigación en Matemáticas y en Productividad y Competitividad y tiene como propósito apoyar trabajos investigativos en los que el uso de técnicas Estadísticas Multivariadas sea indispensable ...
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SKU: 311638

Producto creado el 22/06/2017

Descripción

Detalles

Este texto se deriva del trabajo conjunto desarrollado en la Universidad del Norte por los Grupos de Investigación en Matemáticas y en Productividad y Competitividad y tiene como propósito apoyar trabajos investigativos en los que el uso de técnicas Estadísticas Multivariadas sea indispensable por el volumen de datos o variables que deban tratarse. Los autores utilizan fuentes diversas y presentan desarrollos teóricos de las técnicas estadísticas, con lo que transfieren conocimiento de gran valor para resolver problemas en diversos campos de la industria, las ciencias y otras áreas del saber.
Información adicional

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Editor / MarcaU. del Norte Editorial
Año de Edición2013
Número de Páginas260
Idioma(s)Español
TerminadoTapa Rústica
Alto y ancho28 x 21.5 cm
Peso0.4000
Tipo Productolibro
Autor

Martín Díaz Rodríguez, Ángel León González Ariza, Alvin Henao Pérez, Martín Emilio Díaz Mora

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Tabla de Contenido


1 Conceptos preliminares 

1.1 Introducción

1.2 Técnicas de interdependencia 

1.3 Técnicas de dependencia

1.4 Conceptos básicos del álgebra lineal 

1.5 Vectores en R

1.5.1 Traslación de un vector con punto inicial en el origen 

1.5.2 Operaciones entre vectores 

1.5.3 Ejercicios

1.5.4 Combinación e independencia lineal 

1.5.5 Autovalores y autovectores 

1.5.6 Teoremas sobre valores propios o matrices simétricas

1.5.7 Ejercicios 

1.6 Conceptos básicos de estadística 
 
2 Análisis de componentes principales

2.1 Introducción

2.2 Presentación del modelo

2.3 Propiedades de los componentes

2.4 Estimación de los parámetros 

2.5 Cálculo de las componentes

2.6 Prueba .. s de hipótesis para los parámetros en componentes principales 

2.6.1 Pruebas de hipótesis respecto a la independencia de las coordenadas del vector aleatorio y test de esfericidad de Bartlett 

2.7 Ejemplos

2.8 Taller 

2.9 Ejercicios 
Henao Pérez y Díaz Mora 

3 Análisis Factorial 

3.1 Introducción

3.2 Presentación del modelo con variables latentes ortogonales

3.3 Supuestos del modelo 

3.3.1 Rotación de los ejes factoriales

3.3.2 Número máximo de factores

3.4 Estimación del modelo 

3.5 Prueba de independencia

3.6 Test de esfericidad de Bartlett

3.7 Presentación del modelo con variables latentes oblicuas 

3.8 Ejemplo de aplicación

3.8.1 Detección de datos atípicos 

3.8.2 Determinación del número de componentes principales
 
3.8.3 Agrupación de las variables en torno a cada componente

3.8.4 Creación de las nuevas variables para cada factor 

3.9 Taller 

3.10 Ejercicios 

4 Análisis de correspondencia simple 

4.1 Introducción

4.2 Presentación del modelo 

4.2.1 Distancia entre filas y columnas de la matriz de datos 

4.3 Contribuciones absolutas y relativas

4.4 Ejemplo 

4.5 Taller 

4.6 Ejercicios

5 Análisis de Regresión Lineal
 
5.1 Introducción

5.2 Presentación del modelo de regresión lineal simple

5.2.1 Interpretación de los parámetros en el modelo de regresión poblacional 

5.2.2 Supuestos del modelo
5.2.3 Ecuación de regresión lineal simple estimada

5.2.4 Predicción para un valor particular de Y dado un valor de X 

5.2.5 Intervalo de confianza de 100(1 -∞)% para los parámetros estudiados

5.2.6 Pruebas de hipótesis

5.3 Ejemplo de aplicación del modelo de regresión lineal simple

5.4 Algunas transformaciones útiles para linealizar
 
5.5 Análisis de correlación 

5.6 Análisis de regresión lineal múltiple

5.6.1 Introducción

5.6.2 Presentación del modelo

5.6.3 Interpretación de los coeficientes de regresión poblacional

5.6.4 Supuestos del modelo 

5.6.5 Estimación de los parámetros en un modelo de regresión lineal múltiple

5.6.6 Intervalo de confianza de 100(1 -∞)% para los parámetros estudiados

5.6.7 Pruebas de no colinealidad de las variables explicativas (independencia)

5.6.8 Pruebas de hipótesis sobre los parámetros del modelo lineal 

5.6.9 Coeficiente de determinación

5.6.10 Estimación y valoración del ajuste global 

5.7 Ejemplos

5.7.1 Validación de los supuestos. 

5.7.2 Desviaciones del modelo analizadas a través de residuales

5.8 Taller 

5.9 Ejercicios 

6 Análisis discriminante

6.1 Introducción

6.2 Función discriminante

6.2.1 Presentación del modelo para dos poblaciones

6.2.2 Máxima verosimilitud 

6.2.3 Regla de Bayes 

6.2.4 Costo esperado 
 
6.2.5 Función discriminante lineal de Fisher 

6.2.6 Distancia de Mahalanobis 

6.2.7 Función discriminante canónica 

6.2.8 Supuestos del modelo
 
6.2.9 Estimación y valoración del ajuste global 

6.2.10 Validación de los resultados

6.2.11 Correlación canónica 

6.2.12 Índice de significancia práctica

6.2.13 Matriz de estructura 
 
6.2.14 Centroides de grupos

6.2.15 Clasificación con más de dos grupos

6.2.16 Funciones de clasificación

6.3 Modelo con matrices de varianzas-covarianzas distintas 

6.4 Taller 

6.5 Ejercicios

7 Introducción al análisis de regresión logística

7.1 Estimación de los parámetros 
 
7.2 Ajuste del modelo

8 Análisis de Cluster 

8.1 Introducción

8.2 Procedimientos de agrupación

8.3 Ejemplos

8.4 Taller 
 
8.5 Ejercicios  
 
Contenido 

Reseñas