{"product_id":"9782759820764","title":"REGRESSION AVEC R 2E EDITION","description":"\u003ch2\u003eREGRESSION AVEC R 2E EDITION\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta obra ofrece una guía completa y actualizada sobre las técnicas de regresión aplicadas con el software R. El lector encontrará una exposición estructurada que abarca desde los fundamentos de las regresiones simple y múltiple por mínimos cuadrados hasta métodos avanzados para datos de alta dimensión, modelos lineales generalizados y enfoques no paramétricos. El valor principal del libro reside en su enfoque práctico y didáctico, que combina la teoría estadística con la implementación directa en R, facilitando la comprensión y aplicación de cada técnica.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eLa obra se organiza en cinco partes que cubren de manera progresiva el análisis de regresión. La primera parte introduce los principios básicos de las regresiones simple y múltiple, explicando las hipótesis fundamentales y los criterios de selección. La segunda parte se centra en la inferencia y en las herramientas para verificar las hipótesis del modelo, incluyendo el análisis de la varianza y la covarianza. La tercera parte aborda el desafío de la alta dimensionalidad, presentando métodos de reducción como la selección de variables, las regresiones con restricciones (lasso, elasticnet, ridge) y las basadas en componentes (PLS, PCR), junto con algoritmos de comparación mediante aprendizaje\/validación o validación cruzada. La cuarta parte explora los modelos lineales generalizados, con especial atención a las regresiones logística y de Poisson, incluyendo técnicas de regularización y el scoring en regresión logística. Finalmente, la quinta parte introduce la aproximación no paramétrica a través de splines, estimadores kernel y de vecinos más cercanos.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eRegresión lineal simple y múltiple por mínimos cuadrados\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eInferencia estadística y verificación de hipótesis en modelos de regresión\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAnálisis de la varianza (ANOVA) y la covarianza (ANCOVA)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMétodos de reducción de dimensionalidad: selección de variables, regresiones Lasso, Elastic Net y Ridge\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRegresión por componentes principales (PCR) y por mínimos cuadrados parciales (PLS)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eModelos lineales generalizados: regresión logística y de Poisson con regularización\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eScoring y evaluación de modelos en regresión logística\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEstimación no paramétrica mediante splines, kernel y vecinos más cercanos\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste libro está dirigido a estudiantes de grado y posgrado en estadística, matemáticas, economía, ciencias sociales o ingeniería que deseen profundizar en el análisis de regresión con R. También es de gran utilidad para investigadores, analistas de datos y profesionales que trabajan con modelos predictivos y necesitan un recurso práctico que combine teoría y aplicación directa en el entorno R.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eProporciona una visión completa y actualizada de las técnicas de regresión, desde lo básico hasta lo avanzado.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFacilita la implementación práctica de cada método con ejemplos y algoritmos en R.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eOfrece herramientas para comparar y seleccionar el modelo más adecuado mediante validación cruzada y aprendizaje\/validación.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIncluye técnicas de regularización y reducción de dimensionalidad esenciales para el análisis de datos de alta dimensión.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAborda tanto la teoría estadística como su aplicación en problemas reales, mejorando la capacidad analítica del lector.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAutor:\u003c\/strong\u003e Cornillon Pierr\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eEditorial:\u003c\/strong\u003e EDP Sciences\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eIdioma:\u003c\/strong\u003e Francés\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eColección:\u003c\/strong\u003e FRANCES\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eFecha de edición:\u003c\/strong\u003e No disponible\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNúmero de páginas:\u003c\/strong\u003e No disponible\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDimensiones:\u003c\/strong\u003e No disponible\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ePeso:\u003c\/strong\u003e 640 g\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta segunda edición de \"Regression avec R\" se consolida como un manual de referencia para el aprendizaje y la aplicación de técnicas de regresión en el entorno R. Su estructura progresiva y la inclusión de métodos avanzados como la regularización y la estimación no paramétrica la convierten en una herramienta valiosa tanto para estudiantes como para profesionales. La obra destaca por su enfoque práctico, que permite al lector no solo comprender los fundamentos teóricos, sino también implementar y comparar modelos de manera efectiva. Es especialmente recomendable para quienes buscan un recurso completo y actualizado en el análisis de regresión con R.\u003c\/p\u003e","brand":"EDP SCIENCES","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53613370966363,"sku":"9782759820764","price":28.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/17053343483170.jpg?v=1784310320","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9782759820764","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}