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DISPONIBLE

Técnicas de análisis de datos con SPSS 15 (eBook)

Universidad

 

Autor(es): César Pérez
ISBN: 9788483222287
Edición: 1
Copyright: 2009
Idioma: SPA
Precio:
$512.00
Serie: matematicas
Dimensiones: 25.2/1.2/20 Peso: 1 grs
Más información:
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  Cantidad:  
    El contenido de este libro tiene como finalidad presentar técnicas más actuales de análisis de datos desde un enfoque moderno e ilustrar su tratamiento con SPSS. El campo del análisis de datos ha evolucionado mucho y está en constante expansión. En este libro se recogen los datos más actuales de esta materia enfocados desde un punto de vista práctico.

    En sucesivos capítulos se abordan las distintas fases en el análisis de datos: selección exploración limpieza y transformación de datos y técnicas de análisis de datos más representativas así como su tratamiento con SPSS. Concretamente se profundiza en las técnicas de análisis exploratorio de datos en la reducción de la dimensión en la clasificación en la asociación y en los modelos predictivos.
    • Instalación y primeros pasos en SPSS 15.
    • Enfoque moderno del análisis de datos.
    • Fase de selección en el análisis de datos. Tratamiento con SPSS.
    • Fase de exploración en el análisis de datos. Tratamiento con SPSS.
    • Análisis exploratorio gráfico y formal con SPSS.
    • Fase de limpieza y transformación de datos. Tratamiento con SPSS.
    • Reducción de la dimensión con variables cuantitativas.
    • Reducción de la dimensión con variables cualitativas: correspondencias análisis conjunto y escalamiento.
    • Técnicas predictivas. Regresión lineal no lineal y categórica.
    • Modelos de análisis de la varianza y la covarianza. Modelo lineal general MLG.
    • Modelos con censura modelos de supervivencia duración y Regresión de Cox.
    • Modelos mixtos y modelos con datos de panel.
    • Modelos en el contexto temporal. Análisis de series temporales.
    • Modelos de clasificación. Modelos Logia y Probit.
    • Modelos de clasificación ad-hoc. Análisis discriminante.
    • Técnicas de clasificación port-hoc. Análisis clúster y árboles de decisión.
    • Modelos Log-lineales y técnicas de asociación.
    • Miscelánea de funciones.

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