TECNICAS ESTADISTICAS PREDICTIVAS CON IBM SPSS PDF Download
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Author: César Pérez López
Publisher:
ISBN: 9788415452874
Category : Education
Languages : es
Pages : 474
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Author: César Pérez López
Publisher:
ISBN: 9788415452874
Category : Education
Languages : es
Pages : 474
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Author: César Pérez López
Publisher:
ISBN: 9788415452713
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 538
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Author: César Pérez López
Publisher:
ISBN: 9788415452935
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 332
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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: Libros Científicos
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781519261663
Category :
Languages : es
Pages : 156
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Los métodos de muestreo constituyen el conjunto de técnicas estadísticas que estudian la forma de seleccionar una muestra lo suficientemente representativa de una población cuya información permita inferir las propiedades o características de toda la población cometiendo un error medible y acotable. A partir de la muestra, seleccionada mediante un determinado método de muestreo, se estiman las características poblacionales (media, total, proporción, etc.) con un error cuantificable y controlable. Las estimaciones se realizan a través de funciones matemáticas de la muestra denominadas estimadores, que se convierten en variables aleatorias al considerar la variabilidad de las muestras. Los errores se cuantifican a través de varianzas, desviaciones típicas o errores cuadráticos medios de los estimadores, que miden la precisión de estos. La metodología que permite inferir resultados, predicciones y generalizaciones sobre la población estadística, basándose en la información contenida en las muestras representativas previamente elegidas por métodos de muestreo formales, se denomina inferencia estadística.Es muy importante tener en cuenta que para medir el grado de representatividad de la muestra es necesario utilizar muestreo probabilístico. Diremos que el muestreo es probabilístico cuando pueda establecerse la probabilidad de obtener cada una de las muestras que sea posible seleccionar, esto es, cuando la selección de muestras constituya un fenómeno aleatorio probabilizable. Dicha selección se verificará en condiciones de azar, siendo susceptible de medida la incertidumbre derivada de la misma. Esto permitirá medir los errores cometidos en el proceso de muestreo (a través de la varianza u otras medidas estadísticas).En este libro se presentan las técnicas de muestreo más importantes utilizadas en el trabajo estadístico. Se comienza tratando el muestreo aleatorios simple, para, a continuación, introducir el muestreo sistemático. Posteriormente se profundiza en el muestreo estratificado y en el muestro por conglomerados monoetápico, bietápico y polietápico. Finalmente, se ponen de manifiesto las aplicaciones del muestreo en la evaluación de impacto de políticas públicas. Todos los métodos de muestreo se ilustran con aplicaciones totalmente resueltas con el software IBM SPSS STATISTICS.
Author: Libros Científicos
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781519266422
Category :
Languages : es
Pages : 182
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Los métodos de muestreo constituyen el conjunto de técnicas estadísticas que estudian la forma de seleccionar una muestra lo suficientemente representativa de una población cuya información permita inferir las propiedades o características de toda la población cometiendo un error medible y acotable. A partir de la muestra, seleccionada mediante un determinado método de muestreo, se estiman las características poblacionales (media, total, proporción, etc.) con un error cuantificable y controlable. Las estimaciones se realizan a través de funciones matemáticas de la muestra denominadas estimadores, que se convierten en variables aleatorias al considerar la variabilidad de las muestras. Los errores se cuantifican a través de varianzas, desviaciones típicas o errores cuadráticos medios de los estimadores, que miden la precisión de estos. La metodología que permite inferir resultados, predicciones y generalizaciones sobre la población estadística, basándose en la información contenida en las muestras representativas previamente elegidas por métodos de muestreo formales, se denomina inferencia estadística.Es muy importante tener en cuenta que para medir el grado de representatividad de la muestra es necesario utilizar muestreo probabilístico. Diremos que el muestreo es probabilístico cuando pueda establecerse la probabilidad de obtener cada una de las muestras que sea posible seleccionar, esto es, cuando la selección de muestras constituya un fenómeno aleatorio probabilizable. Dicha selección se verificará en condiciones de azar, siendo susceptible de medida la incertidumbre derivada de la misma. Esto permitirá medir los errores cometidos en el proceso de muestreo (a través de la varianza u otras medidas estadísticas).En este libro se presentan las técnicas de muestreo más importantes utilizadas en el trabajo estadístico. Se comienza tratando el muestreo aleatorios simple, para, a continuación, introducir el muestreo sistemático. Posteriormente se profundiza en el muestreo estratificado y en el muestro por conglomerados monoetápico, bietápico y polietápico. Finalmente, se ponen de manifiesto las aplicaciones del muestreo en la evaluación de impacto de políticas públicas. Todos los métodos de muestreo se ilustran con aplicaciones totalmente resueltas con el software más actuala, como IBM SPSS STATISTICS, SAS y STATA.
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: P. Vidales
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781507624159
Category : Computers
Languages : es
Pages : 212
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La disponibilidad de grandes volúmenes de información y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformado el tratamiento de datos estableciendo un orden en las técnicas especializadas que se aplican y englobándolas en el proceso de extracción del conocimiento. que se enfoca hacia la inteligencia en los negocios. 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 de datos con la finalidad de optimizar las cifras de negocio.El contenido esencial del libro es ele siguiente:EL PROCESO DE EXTRACCIÓN DEL CONOCIMIENTO EN LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS FASE DE ANÁLISIS DE DATOS EN LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. TÉCNICAS PREDICTIVASCLASIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE LA DEPENDENCIA MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE MODELOS DE REGRESIÓN NO LINEALES INTRODUCCIÓN A LAS SERIES TEMPORALESTENDENCIA DE UNA SERIE TEMPORAL VARIACIONES ESTACIONALES EN UNA SERIE TEMPORAL VARIACIONES CÍCLICAS EN UNA SERIE TEMPORAL PERIODOGRAMA Y DENSIDAD ESPECTRAL METODOLOGÍA DE BOX-JENKINS FASES DEL MODELADO Y TIPOLOGÍA DE MODELOS ARIMA(P,D,Q) MODELOS DE LA FUNCIÓN DE TRANSFERENCIAMODELOS ARIMA(P,D,Q)(P,D,Q) ESTACIONALESESTIMACIÓN DE MODELOS ARIMA(P,D,Q)(P,D,Q)DIAGNÓSTICO, VALIDACIÓN O CONTRASTE DE MODELOS ARIMA(P,D,Q)(P,D,Q) PREDICCIÓN EN MODELOS ARIMA(P,D,Q)(P,D,Q)PREDICCION AUTOMATICAMODELOS PREDICTIVOS EN LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOSANÁLISIS DE LA VARIANZA SIMPLE ANOVA ANÁLISIS DE LA COVARIANZA SIMPLE ANCOVAMODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE LINEAL GENERAL (GLM) MODELOS LINEALES MIXTOS MODELOS CON DATOS DE PANEL ANÁLISIS MULTIVARIANTE DE LA VARIANZA (MANOVA) Y DE LA COVARIANZA (MANCOVA)TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓN EN LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EL ANÁLISIS DISCRIMINANTE COMO TÉCNICA DE CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓN LOS ÁRBOLES DE DECISIÓN COMO TÉCNICA PREDICTIVA DE CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓN EL ANÁLISIS CLUSTER COMO TÉCNICA DE CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓN SEGMENTACIÓN Y CLASIFICACIÓN MEDIANTE MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA BINARIAMODELO LINEAL DE PROBABILIDAD MODELOS PROBIT Y LOGIT MODELOS DE ELECCIÓN MÚLTIPLE MODELO LOGIT MULTINOMIAL MODELO PROBIT MULTINOMIAL
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: César Pérez López
Publisher: PRENTICE HALL
ISBN: 9788420544106
Category : Computers
Languages : es
Pages : 824
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