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Estadística / D. Peña Sánchez de Rivera.- v.2.
Estadística / Peña Sánchez de Rivera, D.- v.1.
Este libro está concebido como texto para un primer curso de estadística aplicada. Cubre los conocimientos que los estudiantes deben adquirir para su trabajo profesional y para entender la ciencia moderna y evaluar la información cuantitativa, que desempeña un papel creciente en el mundo actual. El libro se estructura siguiendo las etapas de construcción de un modelo estadístico: análisis exploratorio inicial de los datos disponibles, construcción de un modelo probabilístico y ajuste del modelo a los datos. Como aplicación de estas ideas, se presenta un capítulo de control de calidad, dirigido especialmente a los estudiantes que vayan a trabajar en el mundo empresarial. Los conceptos teóricos se ilustran con ejemplos y se han incluido numerosos ejercicios y problemas cuyas soluciones se encuentran al final del libro.
Este libro comienza con los análisis descriptivos más simples de series temporales, presenta los métodos actuales para construir modelos dinámicos y obtener predicciones y discute los problemas que constituyen las fronteras de la investigación actual en series temporales. Puede servir de texto para un curso de predicción dirigido a estudiantes de economía y administración de empresas, estadística o ingeniería y también para cursos más avanzados de doctorado en cualquier rama científica. Su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el análisis y predicción de series reales con los paquetes estadísticos más utilizados.
New statistical methods and future directions of research in time series A Course in Time Series Analysis demonstrates how to build time series models for univariate and multivariate time series data. It brings together material previously available only in the professional literature and presents a unified view of the most advanced procedures available for time series model building. The authors begin with basic concepts in univariate time series, providing an up-to-date presentation of ARIMA models, including the Kalman filter, outlier analysis, automatic methods for building ARIMA models, and signal extraction. They then move on to advanced topics, focusing on heteroscedastic models, nonl...
Este libro estudia métodos para explicar los valores de una variable estadística en función de otras. En primer lugar se abordan los modelos de diseño experimental, que analizan si un conjunto de factores, determinados por el investigador, afecta a la respuesta media de una variable continua. En segundo lugar se presentan los modelos de regresión, donde se estudia la relación entre una variable respuesta y un conjunto de variables explicativas que, en general, no son controladas por el investigador. El libro se ha escrito como texto para un segundo curso cuatrimestral de Estadística, está enfocado hacia las aplicaciones e incluye el análisis de muchos datos reales que el estudiante puede bajarse de la web.