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Author: Francisco Carmona Pontaque Publisher: Edicions Universitat Barcelona ISBN: 8447528936 Category : Mathematics Languages : es Pages : 271
Book Description
Los modelos lineales constituyen una de las metodologías estadísticas más ampliamente utilizadas en la modelización y el análisis de datos de todo tipo. Se introducen en campos tan diversos como la experimentación industrial, la construcción y validación de tests psicológicos o el análisis de datos de chips de DNA de la moderna era post-genómica. Los modelos lineales se encuentran además en la base de técnicas tan populares como la regresión y el análisis de la varianza. En la práctica, si deseamos utilizar estas técnicas sin errores y con la profundidad necesaria, es preciso un exhaustivo conocimiento de los conceptos y propiedades de los modelos lineales subyacentes. En este libro se explican estos fundamentos y se desarrollan sus aplicaciones prácticas con todo detalle..Además de las dos técnicas principales, el temario contiene técnicas de diagnóstico del modelo, regresión robusta y análisis de componentes de la varianza. Numerosos ejemplos y ejercicios de cada concepto o técnica ayudan en su estudio. En especial, se desarrollan todos los ejemplos utilizando R, un software libre de gran potencia y muy apreciado entre los estadísticos de todo el mundo.
Author: Francisco Carmona Pontaque Publisher: Edicions Universitat Barcelona ISBN: 8447528936 Category : Mathematics Languages : es Pages : 271
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Los modelos lineales constituyen una de las metodologías estadísticas más ampliamente utilizadas en la modelización y el análisis de datos de todo tipo. Se introducen en campos tan diversos como la experimentación industrial, la construcción y validación de tests psicológicos o el análisis de datos de chips de DNA de la moderna era post-genómica. Los modelos lineales se encuentran además en la base de técnicas tan populares como la regresión y el análisis de la varianza. En la práctica, si deseamos utilizar estas técnicas sin errores y con la profundidad necesaria, es preciso un exhaustivo conocimiento de los conceptos y propiedades de los modelos lineales subyacentes. En este libro se explican estos fundamentos y se desarrollan sus aplicaciones prácticas con todo detalle..Además de las dos técnicas principales, el temario contiene técnicas de diagnóstico del modelo, regresión robusta y análisis de componentes de la varianza. Numerosos ejemplos y ejercicios de cada concepto o técnica ayudan en su estudio. En especial, se desarrollan todos los ejemplos utilizando R, un software libre de gran potencia y muy apreciado entre los estadísticos de todo el mundo.
Author: Francesc Carmona Pontaque Publisher: Edicions Universitat Barcelona ISBN: 8447528944 Category : Languages : es Pages : 267
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Los modelos lineales constituyen una de las metodologías estadísticas más ampliamente utilizadas en la modelización y el análisis de datos de todo tipo. Se introducen en campos tan diversos como la experimentación industrial, la construcción y validación de tests psicológicos o el análisis de datos de chips de DNA de la moderna era post-genómica. Los modelos lineales se encuentran además en la base de técnicas tan populares como la regresión y el análisis de la varianza. En la práctica, si deseamos utilizar estas técnicas sin errores y con la profundidad necesaria, es preciso un exhaustivo conocimiento de los conceptos y propiedades de los modelos lineales subyacentes. En este libro se explican estos fundamentos y se desarrollan sus aplicaciones prácticas con todo detalle..Además de las dos técnicas principales, el temario contiene técnicas de diagnóstico del modelo, regresión robusta y análisis de componentes de la varianza. Numerosos ejemplos y ejercicios de cada concepto o técnica ayudan en su estudio. En especial, se desarrollan todos los ejemplos utilizando R, un software libre de gran potencia y muy apreciado entre los estadísticos de todo el mundo.
Author: Publisher: CESAR PEREZ ISBN: 1716967554 Category : Business & Economics Languages : en Pages : 272
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En este libro se tratan las fases de Análisis, Estimación y Validación de modelos profundizando en las técnicas de estimación y diagnosis para las tipologías de modelos más habitales. Se `profundiza en las problemáticas de la Autocorrelación, Heterescedasticidad, Multicolinealidad, Endogeneidad, Observaciones Influyentes, Normalidad Residual, Linealidad y otros problemas de diagnosis en los modelos predictivos de aprendizaje supervisado. Todas estas técnicas se ilustrarán con ejemplos significativos que serán resueltos utilizando el software más habitual, como R, SAS, SPSS y STATGRAPHICS.
Author: Cesar Perez Lopez Publisher: ISBN: 9781075941313 Category : Languages : es Pages : 196
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El software estadístico R permite trabajar en el campo cuantitativo con garantías y especialmente en el campo econométrico. Este libro desarrolla los modelos más habituales para el trabajo en Econometría y sus aplicaciones a través del software R. Trata el modelo lineal de regresión múltiple con todas sus características de identificación, estimación, diagnosis y predicción. También se abordan profundamente los problemas de Autocorrelación, Heteroscedasticidad, Multicolinealidad, Endogeneidad, Observaciones influyentes y Normalidad residual. Se profundiza especialmente en el tratamiento de la multicolinealidad a través de la Regresión en cadena (Ridge Regression) y los métodos de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS). Otra parte del contenido se ocupa de los modelos Logit, Probit, Tobit, recuento, censurados y de selección muestral, así como los modelos lineales generalizados. Adicionalmente se contemplan los modelos del Análisis de la Varianza. Los capítulos comienzan con breves notas teóricas relativas a su contenido y posteriormente se resuelven ejercicios prácticos de aplicación utilizando el software R, que es actualmente uno de los más habituales actualmente en el campo econométrico.
Author: Manuel Ato García Publisher: ISBN: 9788496367203 Category : Education Languages : es Pages : 302
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El MLG (Modelo lineal generalizado) constituye la generalización natural de los Modelos Lineales clásicos, e incluye como casos particulares la regresión lineal, el análisis de varianza, el análisis de la covarianza, la regresión logit, la regresión de Poisson, los modelos log-lineales, los modelos de respuesta multinomial, así como ciertos modelos de análisis de supervivencia y de series temporales.
Author: Francisco Carmona Pontaque
Author: Francisco Carmona Pontaque
Author: Francesc Carmona Pontaque
Author: Enrique Querol Padrosa
Author: Enrique Querol
Author: Pedro Manuel Vásquez Urbano
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Author: Cesar Perez Lopez
Author: Jaime Terceiro Lomba
Author: Manuel Ato García
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