Descripción
Técnicas estadísticas predictivas con IBM SPSS: Modelos
Resumen del libro
Este manual práctico ofrece una guía completa sobre las técnicas estadísticas predictivas aplicadas mediante el software IBM SPSS. El lector encontrará una exposición detallada de los modelos fundamentales de la econometría y el análisis predictivo, desde la regresión lineal y no lineal hasta las series temporales, los árboles de decisión y las redes neuronales. Cada técnica se ilustra con ejemplos prácticos resueltos paso a paso, lo que permite comprender tanto la teoría subyacente como su implementación informática. El libro constituye un recurso valioso para profesionales e investigadores que necesitan dominar la modelización predictiva en campos como la economía, la medicina, la biología o la ingeniería.
¿De qué trata?
La obra aborda las cuatro fases esenciales de la modelización predictiva: identificación del modelo teórico, estimación de sus parámetros, diagnosis o contraste de validez, y predicción final. Se explica cómo especificar un modelo basado en conocimiento previo de la disciplina correspondiente (económica, médica, farmacológica, etc.) y cómo utilizar IBM SPSS para estimarlo y validarlo. El contenido cubre una amplia gama de técnicas, incluyendo todos los tipos de regresión lineal y no lineal, análisis de series temporales, análisis de la varianza y la covarianza, modelos de diseño de experimentos, análisis discriminante, árboles de decisión y redes neuronales. Se presta especial atención a los árboles de decisión como herramienta de clasificación y segmentación de datos, explicando cómo elegir el atributo raíz y desarrollar el árbol según las variables más significativas. Cada capítulo finaliza con ejercicios secuenciados por dificultad para afianzar los conocimientos adquiridos.
Temas principales
- Modelización predictiva: identificación, estimación, diagnosis y predicción.
- Regresión lineal y no lineal con IBM SPSS.
- Análisis de series temporales y modelos de pronóstico.
- Análisis de la varianza (ANOVA) y análisis de la covarianza (ANCOVA).
- Diseño de experimentos y modelos asociados.
- Análisis discriminante y clasificación de datos.
- Árboles de decisión para segmentación y perfilado.
- Redes neuronales artificiales aplicadas a la predicción.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a profesionales, investigadores y estudiantes de posgrado que necesiten aplicar técnicas estadísticas predictivas en su ámbito de trabajo o estudio. Es especialmente útil para economistas, analistas de datos, ingenieros, biólogos, farmacéuticos, epidemiólogos y cualquier especialista que requiera modelizar fenómenos complejos y realizar predicciones basadas en datos. También resulta adecuado para docentes que impartan cursos de estadística aplicada o econometría con software SPSS.
Qué aporta este libro
- Dominio práctico de las técnicas predictivas más relevantes mediante ejemplos resueltos con IBM SPSS.
- Comprensión del proceso completo de modelización: desde la especificación teórica hasta la validación y predicción.
- Capacidad para clasificar y segmentar datos utilizando árboles de decisión y análisis discriminante.
- Ejercicios progresivos que facilitan el aprendizaje autónomo y la consolidación de conceptos.
- Enfoque multidisciplinar aplicable a campos como la economía, la medicina, la ingeniería o la biología.
Ficha técnica
- Autor: Pérez López, César
- Editorial: Ibergarceta Publicaciones S.L.
- Idioma: Español
- Tema: SOFTWARE DE MATEMATICAS Y ESTADISTICAS
- Colección: PDTE. COLECCION
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: julio de 2014
- Número de páginas: 474
- Peso: 803 g
Valoración editorial
Se trata de un manual técnico riguroso que combina fundamentos teóricos con aplicación práctica directa. Su principal fortaleza reside en la integración de múltiples técnicas predictivas en un solo volumen, todas ellas ilustradas con ejemplos resueltos en IBM SPSS. La estructura secuencial y los ejercicios al final de cada capítulo facilitan un aprendizaje progresivo, lo que lo convierte en una herramienta útil tanto para la formación académica como para la consulta profesional. Es una obra de referencia para quienes buscan profundizar en la modelización estadística aplicada con software especializado.