Análisis multivariante de datos Aplicaciones con IBM SPSS, SAS y STATGRAPHICS

Este libro tiene como finalidad el tratamiento de las técnicas multivariantes de datos, es decir, del conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos con varias variables medidas para cada individuo u objeto estudiado.La disponibilidad de grandes volúme...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Pérez, C. (Autor)
Formato: Desconocido
Idioma:Indeterminado
Publicado: España España 2013-09-20 10:42:00
Temas:
Datos
Acceso en línea:Texto completo

MARC

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520 |a Este libro tiene como finalidad el tratamiento de las técnicas multivariantes de datos, es decir, del conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos con varias variables medidas para cada individuo u objeto estudiado.La disponibilidad de grandes volúmenes de información y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformado el análisis de datos estableciendo un orden en las técnicas especializadas que se aplican y englobándolas en el proceso de extracción del conocimiento. Estas técnicas persiguen el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos utilizando metodologías avanzadas de análisis multivariante de datos.El libro comienza tratando las técnicas de reducción de la dimensión, que permiten simplificar ordenadamente el excesivo número de variables a tratar con la mínima pérdida de información. Si se trata de variables cuantitativas, las técnicas que permiten este tratamiento son el Análisis de Componentes Principales y el Análisis Factorial, y si se trabaja con variables cualitativas, se acudirá al Análisis de Correspondencias Simples y Múltiples y a las Tablas de Contingencia y Modelos Logaritmo Lineales.A continuación se tratan las técnicas de clasificación y segmentación, que tienen como finalidad clasificar los individuos en grupos más o menos homogéneos en relación al perfil que presenten en sus variables. Entre estas técnicas destacan el Análisis Clúster y el Análisis Discriminante. Finalmente se trata también el Análisis de la Correlación Canónica. Todas estas técnicas se ilustran con ejercicios prácticos representativos totalmente resueltos con el software más utilizado actualmente en la materia como SPSS, SAS y STATGRAPHICS. 
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