{"product_id":"9788416228577","title":"Técnicas avanzadas de predicción","description":"\u003ch2\u003eTécnicas avanzadas de predicción\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta obra ofrece una guía práctica y exhaustiva sobre las técnicas avanzadas de predicción, combinando fundamentos teóricos con aplicaciones reales. A través de ejemplos y ejercicios resueltos con software especializado como R, SAS, SPSS y STATGRAPHICS, el lector podrá dominar desde la regresión múltiple hasta modelos complejos de series temporales y redes neuronales. Dirigido a universitarios, docentes e investigadores, este manual se convierte en una herramienta imprescindible para quienes necesitan aplicar métodos predictivos en economía, estadística, ciencias sociales o ingeniería.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEl libro desarrolla un recorrido completo por las metodologías predictivas más relevantes, organizado en bloques progresivos. Comienza con la estimación, diagnosis y predicción en el modelo de regresión múltiple, abordando problemas como heteroscedasticidad, multicolinealidad, autocorrelación, ausencia de normalidad, no linealidad y exogeneidad. Para cada problemática se presentan tanto métodos de detección como de corrección. A continuación, profundiza en el modelo lineal general y los modelos lineales generalizados, para luego adentrarse en los modelos dinámicos y el análisis univariante y multivariante de series temporales, incluyendo los modelos ARIMA, el análisis de intervención y los modelos de función de transferencia según la metodología Box-Jenkins. La obra se completa con modelos multiecuacionales de ecuaciones simultáneas, VAR, VARMA, VARX y BVAR, y finaliza con modelos no lineales, árboles de decisión y redes neuronales.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eModelo de regresión múltiple y diagnosis de problemas (heteroscedasticidad, multicolinealidad, autocorrelación, no normalidad, no linealidad).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eModelo lineal general y modelos lineales generalizados.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eModelos dinámicos y análisis de series temporales univariantes y multivariantes.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMetodología Box-Jenkins: modelos ARIMA, análisis de intervención y funciones de transferencia.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eModelos multiecuacionales: ecuaciones simultáneas, VAR, VARMA, VARX y BVAR.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eModelos no lineales, árboles de decisión y redes neuronales aplicados a la predicción.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste libro está dirigido a docentes, investigadores y estudiantes universitarios de todos los niveles que cursen o impartan materias de econometría, modelización o estadística avanzada. También resulta de gran utilidad para profesionales de la economía, estadística, ciencias sociales, ciencias experimentales, ingenierías y otras ramas científicas donde se apliquen técnicas predictivas.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eUn enfoque práctico que combina teoría con ejemplos resueltos en software estadístico de referencia.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUna cobertura exhaustiva de las técnicas predictivas, desde lo básico hasta lo más avanzado.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eHerramientas para diagnosticar y corregir problemas comunes en modelos de regresión y series temporales.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCapacidad para aplicar modelos complejos como VAR, BVAR, redes neuronales y árboles de decisión en contextos reales.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAutor: Perez López; César\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEditorial: Ibergarceta Publicaciones S.L.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIdioma: Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTema: PROBABILIDAD Y ESTADISTICA\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eColección: PDTE. COLECCION\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEncuadernación: Otros\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFecha de edición: 2016\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNúmero de páginas: 660\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDimensiones: 240.0 x 170.0\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePeso: 1112.0\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eSe trata de un manual de referencia para quienes buscan dominar la predicción desde una perspectiva aplicada. Su estructura progresiva, que avanza de los modelos básicos a los más sofisticados, lo convierte en un recurso adecuado tanto para el aprendizaje autodidacta como para su uso en el aula. La inclusión de ejercicios con software estadístico multiplataforma (R, SAS, SPSS y STATGRAPHICS) añade un valor práctico difícil de encontrar en otras obras del mismo ámbito. Es especialmente recomendable para estudiantes y profesionales que necesiten fundamentos sólidos y herramientas operativas para abordar problemas reales de predicción.\u003c\/p\u003e","brand":"IBERGARCETA PUBLICACIONES S.L.","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53618437095771,"sku":"9788416228577","price":48.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/978841622857.jpg?v=1784402861","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9788416228577","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}