Daniel Peña

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.

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 modelso 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.

Este libro presenta las ideas fundamentales de la Estadística con una exigencia mínima de requisitos matemáticos para hacerlas accesibles a quienes necesiten entender y utilizar correctamente los métodos estadísticos. Los conceptos básicos se introducen mediante ejemplos con datos reales tomados de las Ciencias Sociales y se ilustran con aplicaciones a la Economía, a la Administración de Empresas, a la Gestión y Administración Pública, a la Sociología, a la Psicología y a otras Ciencias Sociales.Los capítulos se agrupan en cinco partes. Las tres primeras se dedican al Análisis de Datos o Estadística Descriptiva. La cuarta parte es una introducción elemental a la Probabilidad con énfasis hacia su utilización en la Estadística. Finalmente, la quinta presenta la Inferencia, es decir, el procedimiento general para obtener conclusiones válidas acerca de una población a partir de la observación de una muestra representativa de sus elementos.Algunos de los rasgos específicos del libro son:Numerosos ejemplos con datos reales.Utilización del ordenadorÉnfasis en la discusión intuitiva de los conceptosIntroducción a nivel elemental de nuevas herramientas estadísticas

Este libro presenta las técnicas más utilizadas del análisis estadístico multivariante. Su contenido integra los métodos descriptivos multivariantes de minería de datos, y de reconocimiento de patrones, con los procedimientos de inferencia estadística para vectores de variables.La primera parte explica los métodos para describir conjuntos de datos, donde se observan muchas variables en cada elemento y puede servir de texto para un curso cuatrimestral orientado a las aplicaciones en Administración de empresas, Ingeniería y Ciencias de la computación o Biología y Ciencias del medio ambiente.La segunda parte explica los métodos de construcción de modelos estadísticos para datos multivariante y puede utilizarse en un curso más avanzado para formas estadísticos, o expertos en investigación de mercados, métodos de calidad, investigadores sociales o del medio ambiente. En general, la presentación del material tiene siempre en cuenta las explicaciones, pero los temas se tratan rigurosamente de manera que el texto pueda ser útil para distintas audiencias.Los métodos expuestos se ilustran con ejemplos reales, y se han preparado varios bancos de datos que el lector puede descargar desde Internet. Además de los métodos multivariantes clásicos implantados en los programas estándar de ordenador, el libro contiene algunos métodos recientes de utilidad reconocida, que aparecen por primera vez en un texto. Entre ellos señalaremos nuevas medidas globales de variabilidad y dependencia multivariante, métodos de clasificación mediante proyecciones, algoritmos de estimación de mezclas de distribuciones con métodos clásicos y bayesianos, y nuevos procedimientos de detección de atípicos multivariantes.htt://www.mcgraw-hill.es/olc/pena

Este libro estudia metodos 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 regresion, donde se estudia la relacion 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 Estadistica, esta enfocado hacia las aplicaciones e incluye el analisis de muchos datos reales que el estudiante puede bajarse de la web.

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 investigacion actual en series temporales. Puede servir de texto para un curso de prediccion dirigido a estudiantes de economia y administracion de empresas, estadistica o ingenieria y tambien para cursos mas avanzados de doctorado en cualquier rama cientifica. Su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el analisis y prediccion de series reales con los paquetes estadisticos mas utilizados.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 investigacion actual en series temporales. Puede servir de texto para un curso de prediccion dirigido a estudiantes de economia y administracion de empresas, estadistica o ingenieria y tambien para cursos mas avanzados de doctorado en cualquier rama cientifica. Su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el analisis y prediccion de series reales con los paquetes estadisticos mas utilizados.