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Ibergarceta Publicaciones, S.l. Técnicas Estadísticas Con Variables Categóricas Ibm Spss
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Brand: Ibergarceta Publicaciones, S.l.
EAN: 9788415452935
MPN: 9788415452935
Categoría: Libros y revistas
Libro: Técnicas estadísticas con variables categóricas IBM SPSS (978-84-15-45293-5) de Pérez López, César (Ibergarceta Publicaciones, S.L. ) Comprar Libros de Ciencias Técnicas .Matemáticas .Probabilidad Y Estadística .. Encuadernación: Rústica Este libro profundiza en las técnicas estadísticas que utilizan variables categóricas, tanto descriptivas como predictivas. Es habitual tratar más asiduamente las técnicas que involucran variables cuantitativas, de modo que las técnicas con variables cualitativas o categóricas tienen una menor frecuencia de uso. No obstante, la importancia de estas últimas y su utilidad práctica suele incluso superar a las anteriores. El texto comienza tratando las distribuciones de variables categóricas a través de las tablas de continencia, contrastes de independencia y medidas de asociación. A continuación, se presentan las técnicas de reducción de la dimensión con variables cualitativas entre las que destacan las técnicas de escalamiento óptimo que incluyen componentes principales con variables categóricas, análisis no lineal de correlación canónica y regresión categórica. En los capítulos siguientes se aborda el análisis de correspondencias simples y múltiples y los modelos logaritmo lineales. También se dedica una parte importante del contenido al análisis conjunto y a las técnicas de escalamiento multidimensional no métrico. Finalmente se profundiza en los árboles de decisión. Las técnicas se ilustran con ejemplos prácticos resueltos con el software IBM SPSS. Al final de cada capítulo se presentan una serie de ejercicios secuenciados en orden de dificultad que permiten afianzar los conocimientos adquiridos. 0 1. Variables categóricas: distribuciones de frecuencias 2. Reducción de la dimensión con variables categóricas. Técnicas de Escalamiento óptimo. 3. Reducción de la dimensión con variables categóricas: correspondencias simples y múltiples 4. Modelos logaritmo lineales 5. Análisis conjunto 6. Escalamiento multidimensional no métrico 7. árboles de decisión
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EAN: 9788415452935
MPN: 9788415452935
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Libro: Técnicas estadísticas con variables categóricas IBM SPSS (978-84-15-45293-5) de Pérez López, César (Ibergarceta Publicaciones, S.L. ) Comprar Libros de Ciencias Técnicas .Matemáticas .Probabilidad Y Estadística .. Encuadernación: Rústica Este libro profundiza en las técnicas estadísticas que utilizan variables categóricas, tanto descriptivas como predictivas. Es habitual tratar más asiduamente las técnicas que involucran variables cuantitativas, de modo que las técnicas con variables cualitativas o categóricas tienen una menor frecuencia de uso. No obstante, la importancia de estas últimas y su utilidad práctica suele incluso superar a las anteriores. El texto comienza tratando las distribuciones de variables categóricas a través de las tablas de continencia, contrastes de independencia y medidas de asociación. A continuación, se presentan las técnicas de reducción de la dimensión con variables cualitativas entre las que destacan las técnicas de escalamiento óptimo que incluyen componentes principales con variables categóricas, análisis no lineal de correlación canónica y regresión categórica. En los capítulos siguientes se aborda el análisis de correspondencias simples y múltiples y los modelos logaritmo lineales. También se dedica una parte importante del contenido al análisis conjunto y a las técnicas de escalamiento multidimensional no métrico. Finalmente se profundiza en los árboles de decisión. Las técnicas se ilustran con ejemplos prácticos resueltos con el software IBM SPSS. Al final de cada capítulo se presentan una serie de ejercicios secuenciados en orden de dificultad que permiten afianzar los conocimientos adquiridos. 0 1. Variables categóricas: distribuciones de frecuencias 2. Reducción de la dimensión con variables categóricas. Técnicas de Escalamiento óptimo. 3. Reducción de la dimensión con variables categóricas: correspondencias simples y múltiples 4. Modelos logaritmo lineales 5. Análisis conjunto 6. Escalamiento multidimensional no métrico 7. árboles de decisión
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