Ana María Aguilera del Pino

El objetivo de este libro es cubrir exhaustivamente los contenidos de un curso sobre el análisis de la independencia y la asociación entre dos variables cualitativas a partir de la información muestras recogida en forma de tabla de contingencia bidimensional. Para conseguir este proposito se proporcionan todas las herramientas necesarias para los desarrollos teoricos, asi como un software estadistico para la implementacion de las tecnicas presentadas y la resolucion de los ejercicios propuestos al final de cada capitulo, de modo que esta monografia constituya una herramienta util tanto para profesores y alumnos, como para profesionales no estadisticos de areas altamente cualitativas.

Esta monografía tiene como objetivo presentar las metodologías estadísticas para el análisis de tablas de contingencia multidimensionales con el formalismo matemático necesario para poder abordar la resolucion de problemas reales mediante su aplicacion e interpretacion, y partiendo de una formacion estadistica minima. Los conocimientos adquiridos se ponen en practica mediante la solucion de problemas con datos reales con los paquetes estadisticos BMDP y SPSS. Sus objetos de estudio han sido distribuidos en tres capitulos. El primero esta dedicado al analisis de la independencia y asociacion entre tres o mas variables cualitativas. En el segundo, se desarrolla la teoria de los modelos log-lineales cuyo objetivo es describir la estructura de independencia y asociacion de la tabla mediante el menor numero posible de parametros, sin distinguir entre variable de respuesta y variables explicativas. El tercero esta dedicado a la modelizacion de tablas de contingencia mediante los modelos logit, que permiten describir el efecto de varias variables explicativas categoricas sobre una variable de respuesta cualitativa. Como consecuencia, este manual puede ser una herramienta util tanto para profesores y alumnos de un curso sobre este tema como para usuarios de la estadistica que trabajen con datos de naturaleza cualitativa.

La modelización clásica de datos temporales parte del carácter discreto de la serie objeto de estudio, es decir, la ocurrencia se produce en instantes de tiempo concretos, a pesar de que el fenómeno estudiado puede en ocasiones evolucionar de forma continua a lo largo del tiempo. Asi, en los ultimos años se estan introduciendo metodologias funcionales para el tratamiento de tales series, respetando su naturaleza en tiempo-continuo. La presente monografia recoge, de forma divulgativa, algunos de los aspectos usuales en el analisis de datos funcionales, incluyendo las aportaciones fundamentales realizadas por los autores sobre el tema. Asi, tras repasar los conceptos teoricos basicos sobre espacios funcionales, se abordan los metodos de modelizacion estocastica basados en el analisis en componentes principales, asi como los algoritmos numericos necesarios para su implementacion, introduciendo seguidamente los modelos PCP para predecir series funcionales. Finalmente, se incluye un capitulo dedicado a aplicaciones con datos reales y simulados.