{"product_id":"9788415452737","title":"ANALISIS MULTIVARIANTE DE DATOS","description":"\u003ch2\u003eANALISIS MULTIVARIANTE DE DATOS\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta obra ofrece un tratamiento exhaustivo de las técnicas de análisis multivariante, el conjunto de métodos estadísticos diseñados para analizar simultáneamente múltiples variables. El lector encontrará una guía completa que combina fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas, permitiendo abordar problemas complejos en los que intervienen numerosos factores. El libro está estructurado para facilitar la comprensión de conceptos avanzados, desde el análisis de componentes principales hasta el análisis discriminante, pasando por técnicas de agrupamiento y regresión múltiple. Es una herramienta esencial para quienes necesitan dominar el tratamiento estadístico de datos multidimensionales en contextos académicos o profesionales.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEl libro desarrolla de manera sistemática las principales técnicas del análisis multivariante de datos. Comienza con los fundamentos matemáticos y estadísticos necesarios, como el álgebra matricial y la distribución normal multivariante. A continuación, aborda métodos de reducción de dimensionalidad, como el análisis de componentes principales y el análisis factorial, que permiten simplificar conjuntos de datos con muchas variables. También explora técnicas de clasificación y agrupamiento, como el análisis cluster y el análisis discriminante, útiles para identificar patrones y segmentar poblaciones. Incluye métodos de dependencia, como la regresión múltiple y el análisis de correlación canónica, y técnicas avanzadas como el escalado multidimensional y el análisis de correspondencias. Cada capítulo combina la exposición teórica con ejemplos resueltos y ejercicios prácticos, facilitando la aplicación directa de los conceptos.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eFundamentos del álgebra matricial aplicada al análisis multivariante\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDistribución normal multivariante y sus propiedades\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAnálisis de componentes principales para reducción de dimensionalidad\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAnálisis factorial exploratorio y confirmatorio\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTécnicas de agrupamiento: análisis cluster jerárquico y no jerárquico\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAnálisis discriminante y clasificación de observaciones\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRegresión múltiple y correlación canónica\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEscalado multidimensional y análisis de correspondencias\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eInterpretación de resultados y validación de modelos\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 universitarios de carreras científicas, especialmente de matemáticas, estadística, economía, ingeniería y ciencias sociales que requieran un conocimiento profundo de las técnicas multivariantes. También es adecuado para investigadores y profesionales que necesiten aplicar métodos estadísticos avanzados en el análisis de datos complejos, como en estudios de mercado, análisis de encuestas, investigación biomédica o control de calidad. Presupone conocimientos básicos de estadística y álgebra lineal, por lo que es ideal para quienes ya tienen una formación inicial y desean especializarse en el análisis multivariante.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eProporciona una base teórica sólida para comprender el funcionamiento de cada técnica multivariante\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eOfrece ejemplos prácticos y ejercicios que facilitan la aplicación real de los métodos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePermite abordar problemas con múltiples variables de forma estructurada y rigurosa\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAyuda a interpretar correctamente los resultados obtenidos de los análisis estadísticos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eSirve como manual de referencia completo para consultar técnicas específicas durante el trabajo profesional\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAutor: César Pérez\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEditorial: Ibergarceta Publicaciones S.L.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIdioma: Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTema: Ciencias - Matemáticas - Estadística y probabilidad\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eColección: PDTE. COLECCION\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEncuadernación: Tapa blanda\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFecha de edición: 2013\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNúmero de páginas: 564\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDimensiones: 24.0 cm x 17.0 cm\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePeso: 960.0 gr\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eSe trata de un manual de referencia en el campo del análisis multivariante, con un enfoque didáctico que equilibra el rigor matemático con la aplicabilidad práctica. Su extensión y profundidad lo convierten en una obra adecuada tanto para el aprendizaje autodidacta como para su uso como libro de texto en cursos universitarios avanzados. La estructura clara y los ejemplos incluidos facilitan la asimilación de conceptos complejos, lo que resulta especialmente valioso para estudiantes e investigadores que necesitan dominar estas técnicas en su trabajo diario. Es una adquisición recomendada para quienes buscan un recurso completo y fiable sobre estadística multivariante.\u003c\/p\u003e","brand":"IBERGARCETA PUBLICACIONES S.L.","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53535161680219,"sku":"9788415452737","price":42.75,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/defecto3_cb432f70-42dc-4bf6-a621-deadd713f54b.jpg?v=1783449468","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9788415452737","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}