Análisis multivariante / Joseph F. Hair, Jr. ... [et al.] ; traducción: Diego Cano ; revisión técnica y compilación de las lecturas complementarias, Mónica Gómez Suárez
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TextoDetalles de publicación: Madrid : Prentice Hall, 2010 Edición: 5ª ed., reimp.Descripción: XXIV, 799 p. : gráf. ; 27 cmISBN: 978-84-8322-035-1Tema(s): Análisis multivariante | EstadísticaResumen: Texto diseñado para facilitar el aprendizaje del análisis multivariante a alumnos de empresariales y sociología que no son expertos estadísticos.Resumen: Índice: 1. Introducción. 2. Preparación de un análisis multivariante. 3. Análisis previo de los datos. 4. Análisis factorial. 5. Técnicas de dependencia. 6. Regresión múltiple. 7. Análisis discriminante y Regresión Logística. 8. Análisis multivariante de la varianza. 9. Análisis conjunto. 10. Análisis de correlación canónica. 11. Técnicas de interdependencia. 12. Análisis cluster. 13. Análisis multidimensional. 14. Técnicas avanzadas y emergentes. 15. Modelos de ecuaciones estructurales. 16. Técnicas emergentes en el análisis multivariante. Apéndice A: Aplicaciones del análisis de datos multivariante. Índice analítico.
| Tipo de ítem | Biblioteca de origen | Signatura | URL | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems | Bibliografía recomendada |
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| Monografías | 01. BIBLIOTECA CAMPUS JEREZ | ES-619 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Texto completo | Prestado | 31/01/2025 | 3742823517 | ||
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ESTADÍSTICA APLICADA GRADO EN CIENCIAS DEL MAR Asignatura actualizada 2022-2023 ESTADÍSTICA APLICADA GRADO EN CIENCIAS AMBIENTALES Asignatura actualizada 2022-2023 |
Indice
Texto diseñado para facilitar el aprendizaje del análisis multivariante a alumnos de empresariales y sociología que no son expertos estadísticos.
Índice: 1. Introducción. 2. Preparación de un análisis multivariante. 3. Análisis previo de los datos. 4. Análisis factorial. 5. Técnicas de dependencia. 6. Regresión múltiple. 7. Análisis discriminante y Regresión Logística. 8. Análisis multivariante de la varianza. 9. Análisis conjunto. 10. Análisis de correlación canónica. 11. Técnicas de interdependencia. 12. Análisis cluster. 13. Análisis multidimensional. 14. Técnicas avanzadas y emergentes. 15. Modelos de ecuaciones estructurales. 16. Técnicas emergentes en el análisis multivariante. Apéndice A: Aplicaciones del análisis de datos multivariante. Índice analítico.
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