Author: Publisher: CESAR PEREZ ISBN: 1716958547 Category : Business & Economics Languages : en Pages : 192
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En este libro se tratan las fases de Análisis, Interpretación y Validación de la Ciencia de Datos, profundizando en las técnicas de modelización predictiva a través de los modelos causales. Se incide en el estudio de la familia más general de los modelos causales o modelos en ecuaciones estructurales, que incluyen los modelos de regresión, los modelos con errores medida y los modelos multiecuacionales. Se estudiarán los modelos de análisis confirmatorio y el modelo completo de estructura de la covarianza a través de las etapas de especificación, identificación, estimación y diagnosis. Todas estas técnicas se ilustrarán con ejemplos significativos que serán resueltos utilizando el software más actual y habitual para trabajar con modelos causales como es SAS.
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: Juan Carlos Mesa Gutiérrez Publisher: Lulu.com ISBN: 1471625168 Category : Science Languages : es Pages : 528
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Con este libro queremos mejorar el nivel científico de los profesionales de la salud prestando especial atención a desdramatizar la temida dureza de la matemática facilitando al máximo la explicación de los conceptos y mostrando la aplicación práctica de los mismos.Este libro pretende ser un punto de partida para diseñar, analizar y/o implementar cualquier tipo de investigación clínica (desde ensayos clínicos, pasando por los metanálisis hasta los estudios de evaluación económica...).Sus objetivos generales son: conocer los conceptos básicos de estadística aplicados a la investigación clínica, saber utilizar los métodos de análisis bivariable y multivariante de uso común en la investigación clínica, entender el concepto de modelización estadística y comprender las técnicas multivariantes de modelización más frecuentemente utilizadas en investigación clínica posibilitando la lectura crítica de artículos e investigaciones clínicas originales publicados en revistas científicas.
Author: 
Author: Manuel Ato García
Author: David de la Fuente García
Author: Juan Carlos Mesa Gutiérrez
Author: Frank A. G. Windmeijer
Author: 
Author: 
Author: Lidia Garcia
Author: 
Author: Anthony rojas