Análisis estadístico de datos multivariados


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La intención del presente libro es ofrece un material actualizado sobre análisis y método estadísticos multivariados de fácil acceso, tanto para estadísticos, como para usuarios de diferentes disciplinas. Aunque existe una buena cantidad de libros sobre el tema de la literatura mundial, son escasos escasos aquellos en idioma español que tratan varias temáticas de la estadística multivariada a la vez. El orden, el desarrollo didáctico y la presentación de los temas se han hecho pensado en lectores con algunos elementos básicos de matemáticas y de estadística exploratoria e inferencial. A fin de extender la utilidad del libro, se ha dispuesto un sitio Web que contiene un repositorio electrónico de archivos que permiten al lector tener acceso a los datos tanto de los ejemplos, como de los ejercicios propuestos, junto con el código de los paquetes estadísticos R y SAS que se presentan al final de cada uno de los 13 capítulos de la obra.







Análisis multivariante para la inteligencia de mercados


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En esta era de la información, el interés de las empresas por generar datos para conocer mejor a su mercado va en aumento. La gran cantidad de información disponible y el desarrollo de software amigable para analizar los datos recolectados contribuyen a la creación de un sistema de inteligencia de mercados dinámico y accesible a todos los tomadores de decisiones. Un componente esencial de tal sistema es el módulo de procesamiento de datos, el cual incluye el uso de técnicas estadísticas que analizan de manera simultánea al conjunto de variables que describen a una empresa, un cliente, un producto o servicio. Conocer en qué consisten los métodos de análisis multivariable y cómo pueden aprovecharse para la efectiva toma de decisiones son aspectos importantes en la formación del profesionista en mercadotecnia. Este eBook tiene como propósito proporcionar a este futuro profesionista los conocimientos básicos sobre cinco métodos de estadística multivariada; múltiples ejemplos ilustran las aplicaciones de estas técnicas multivariadas para el diseño de escalas de medición, la segmentación de mercados, la clasificación de individuos y la construcción de modelos descriptivos y predictivos. Este es un eBook introductorio al análisis multivariado que asume conocimientos básicos sobre métodos para la recolección de datos, estadística descriptiva e inferencial. Como estos requisitos son cubiertos en cualquier programa de licenciatura en negocios o ingeniería, el eBook puede ser utilizado por una amplia audiencia. p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px Verdana; color: #101010; -webkit-text-stroke: #101010} span.s1 {font-kerning: none}




Análisis de datos multivariantes


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Este libro presenta las técnicas más utilizadas del análisis estadístico multivariante. Su contenido integra los métodos descriptivos multivariantes de minería de datos, y de reconocimiento de patrones, con los procedimientos de inferencia estadística para vectores de variables.La primera parte explica los métodos para describir conjuntos de datos, donde se observan muchas variables en cada elemento y puede servir de texto para un curso cuatrimestral orientado a las aplicaciones en Administración de empresas, Ingeniería y Ciencias de la computación o Biología y Ciencias del medio ambiente.La segunda parte explica los métodos de construcción de modelos estadísticos para datos multivariante y puede utilizarse en un curso más avanzado para formas estadísticos, o expertos en investigación de mercados, métodos de calidad, investigadores sociales o del medio ambiente. En general, la presentación del material tiene siempre en cuenta las explicaciones, pero los temas se tratan rigurosamente de manera que el texto pueda ser útil para distintas audiencias.Los métodos expuestos se ilustran con ejemplos reales, y se han preparado varios bancos de datos que el lector puede descargar desde Internet. Además de los métodos multivariantes clásicos implantados en los programas estándar de ordenador, el libro contiene algunos métodos recientes de utilidad reconocida, que aparecen por primera vez en un texto. Entre ellos señalaremos nuevas medidas globales de variabilidad y dependencia multivariante, métodos de clasificación mediante proyecciones, algoritmos de estimación de mezclas de distribuciones con métodos clásicos y bayesianos, y nuevos procedimientos de detección de atípicos multivariantes.htt://www.mcgraw-hill.es/olc/pena




Análisis multivariante


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