Ciencia de Datos. Modelos Predictivos a Través de SPSS PDF Download
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Author: E Valderrey
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 194
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Book Description
El concepto de Ciencia de Datos es muy extenso, pero de modo muy general podría decirse que su finalidad es extraer el conocimiento inmerso en grandes conjuntos de datos. En este libro se tratan las fases de la Ciencia de datos relativas al Análisis, Interpretación y Validación de Datos, profundizando en las técnicas de modelización predictiva a través de las tipologías de modelos más habitales: Modelo de Regresión Múltiple, Modelos de Series Temporales, Modelos del Análisis de la Varianza y la Covarianza y Modelos Predictivos de Clasificación y Segmentación como el Análisis Discriminante, los Árboles de decisión y los modelos Logísticos y Probabilísticos. Todas estas técnicas se ilustrarán con ejemplos significativos que serán resueltos utilizando el software IBM SPSS.
Author: E Valderrey
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Category :
Languages : es
Pages : 194
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El concepto de Ciencia de Datos es muy extenso, pero de modo muy general podría decirse que su finalidad es extraer el conocimiento inmerso en grandes conjuntos de datos. En este libro se tratan las fases de la Ciencia de datos relativas al Análisis, Interpretación y Validación de Datos, profundizando en las técnicas de modelización predictiva a través de las tipologías de modelos más habitales: Modelo de Regresión Múltiple, Modelos de Series Temporales, Modelos del Análisis de la Varianza y la Covarianza y Modelos Predictivos de Clasificación y Segmentación como el Análisis Discriminante, los Árboles de decisión y los modelos Logísticos y Probabilísticos. Todas estas técnicas se ilustrarán con ejemplos significativos que serán resueltos utilizando el software IBM SPSS.
Author: E Valderrey
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 244
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En este libro se trata la fase de Análisis, Interpretación y Validación de Datos profundizando en las técnicas de modelización predictiva a través de las tipologías de modelos más habitales: Modelo de Regresión Múltiple, Modelos del Análisis de la Varianza y la Covarianza, Modelo Lineal General, Modelos Predictivos de Clasificación y Segmentación como los modelos Logísticos y Probabilísticos, Modelos Censurados, Modelos Truncados, Modelos de Recuento y Modelos de Selección Muestral. Se dedica una parcela importante a los Modelos de Series Temporales a través de la Metodología ARIMA de Box Jenkins con Análisis de la Intervención y Función de Transferencia. Se hace especial hinapié en la fase de Validacón profundizando en problemáticas esenciales como la Autocorrelación, Heterescedasticidad, Multicolinealidad, Endogeneidad, Observaciones Influyentes, Normalidad Residual y Linealidad. Todas estas técnicas se ilustrarán con ejemplos significativos que serán resueltos utilizando el software SAS.
Author: Csar Lpez Prez
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781532807190
Category :
Languages : es
Pages : 172
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La clasificación de las técnicas de análisis de datos discrimina entre la existencia o no de variables explicativas y explicadas. Si existe una dependencia entre las variables explicadas y sus correspondientes variables explicativas, que pueda plasmarse en un modelo, estamos ante las técnicas predictivas o métodos explicativos o técnicas de modelado predictivo, herramientas fundamentales en Inteligencia de Negocios y Minería de Datos. Este tipo de técnicas de análisis de la dependencia pueden clasificarse en función de la naturaleza métrica o no métrica de las variables independientes y dependientes dando lugar a los diferentes tipos de modelos tratados en este libro, como son los modelos lineales generales, modelos de redes neuronales, árboles de decisión, modelos logísticos, modelos de análisis discriminante, modelos de series temporales, modelos de clasificación y segmentación automáticos y otros tipos de modelos utilizados en Data Mining y Business Intelligence.
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
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781482304022
Category :
Languages : es
Pages : 260
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La clasificación inicial de las técnicas de análisis de datos distingue entre técnicas de la dependencia en las que las variables pueden clasificarse en dependientes e independientes y técnicas de la interdependencia en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus sin existir variables dependientes ni independientes. Las técnicas de la dependencia o técnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. El modelo predictivo supuesto para los datos debe contrastarse después del proceso de ajuste de datos a un modelo estimado antes de aceptarlo como válido. Formalmente, la aplicación de todo modelo predictivo debe superar las fases de identificación objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimación (proceso de cálculo de los parámetros del modelo elegido para los datos en la fase de identificación), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicción (proceso de utilización del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre los modelos predictivos todos los tipos de regresión, análisis de la varianza y la covarianza, análisis de series temporales, modelos mixtos, modelos de datos de panel, modelos logit y probit y modelos no lineales. Todas estos modelos se estudiarán a lo largo de este libro, tanto teóricamente como con aplicaciones con SPSS.Se presentan ejercicios resueltos para todos los capítulos con el software SPSS, uno de los más adecuados del mercado para este trabajo.
Author: Albert Navarro Giné
Publisher: Univ. Autònoma de Barcelona
ISBN: 9788449022869
Category : Computers
Languages : es
Pages : 202
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La aplicación de la estadística en los ámbitos académicos y científicos es cada vez más importante y, en consecuencia, también lo es la necesidad de manejar de forma profesional las herramientas disponibles para poder llevarla a cabo con el máximo rigor. En este contexto, los autores del libro intentan proporcionar al lector una iniciación al paquete estadístico SPSS, desde una perspectiva profesional que abarque gran parte del trabajo realizado por un analista de datos en el desarrollo . de un estudio. Para ello, mediante el seguimiento y la reproducción de un estudio real, el lector podrá seguir un proceso de autoaprendizaje que le permita, de una forma sólida, adquirir los conocimientos necesarios para manipular toda clase de archivos, realizar un buen control de calidad de los datos obtenidos, así como una exhaustiva y buena descripción de los mismos.
Author: E Valderrey
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 250
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En este libro se tratan las fases de Análisis, Interpretación y Validación de Datos profundizando en las técnicas de modelización predictiva a través de las tipologías de modelos más habitales: Modelo de Regresión Múltiple, Modelos del Análisis de la Varianza y la Covarianza, Modelo Lineal General, Modelos Predictivos de Clasificación y Segmentación como los modelos Logísticos y Probabilísticos, Modelos Censurados, Modelos Truncados, Modelos de Recuento y Modelos de Selección Muestral. Se dedica una parcela importante a los Modelos de Series Temporales a través de la Metodología ARIMA de Box Jenkins univariantes y multivariantes. Se hace especial hinapié en la fase de Validacón profundizando en problemáticas esenciales como la Autocorrelación, Heterescedasticidad, Multicolinealidad, Endogeneidad, Observaciones Influyentes, Normalidad Residual y Linealidad. También se desarrollan los modelos mulivariantes de ecuaciones simultáneas y los modelos con datos de panel. Todas estas técnicas se ilustrarán con ejemplos significativos que serán resueltos utilizando el software STATA.
Author: María Pérez Marqués
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781495253515
Category : SPSS (Computer file)
Languages : es
Pages : 0
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Este libro tiene como finalidad la presentación de las técnicas econométricas básicas, tanto clásicas como modernas, y su tratamiento con la herramienta de software IBM SPSS, para abordar de modo sencillo el trabajo econométrico. Los capítulos se inician con la exposición de los conceptos y notas teóricas adecuadas, para resolver a continuación una variedad de ejercicios que cubran los conceptos expuestos. No se trata, por tanto, de hacer una exposición teórica completa con demostraciones, sino más bien de recopilar la mayor parte de los conceptos econométricos e ilustrarlos con la práctica a través de la herramienta de software IBM SPSS. En capítulos sucesivos se trata el modelo lineal de regresión múltiple y toda su problemática (autocorrelación, heteroscedasticidad, multicolinealidad, normalidad, linealidad, etc.), los modelos univariantes de series temporales a través de la metodología de Box-Jenkins para modelos ARIMA, los modelos del análisis de la varianza y la covarianza, el modelo lineal general, los modelos predictivos de análisis de snálisis discriminante para la clasificación y la segmentación, los modelos de elección discreta Logit y Probit y los modelos econométricos con datos de panel.
Author: Felicidad Marqués
Publisher:
ISBN: 9781717727923
Category :
Languages : es
Pages : 255
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Las técnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. Formalmente, la aplicación de todo modelo debe superar las fases de identificación objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimación (proceso de cálculo de los parámetros del modelo elegido para los datos en la fase de identificación), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicción (proceso de utilización del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre estas técnicas todos los tipos de regresión, series temporales, análisis de la varianza y covarianza, análisis discriminante, árboles de decisión y redes neuronales. Tanto los árboles de decisión, como las redes neuronales y el análisis discriminante son a su vez técnicas de clasificación que pueden extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato.En las técnicas descriptivas no se asigna ningún papel predeterminado a las variables. No se supone la existencia de variables dependientes ni independientes y tampoco se supone la existencia de un modelo previo para los datos. Los modelos se crean automáticamente partiendo del reconocimiento de patrones. En este grupo se incluyen las técnicas de clustering y segmentación (que también son técnicas de clasificación en cierto modo), las técnicas de asociación y dependencia, las técnicas de análisis exploratorio de datos y las técnicas de reducción de la dimensión (factorial, componentes principales, correspondencias, etc.) y de escalamiento multidimensional. Tanto las técnicas predictivas como las técnicas descriptivas están enfocadas al descubrimiento del conocimiento embebido en los datos.
Author: César Pérez López
Publisher: PRENTICE HALL
ISBN: 9788420544106
Category : Computers
Languages : es
Pages : 824
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