Descripción
An@lisis multivariante de datos
Resumen del libro
Este manual ofrece una guía completa y rigurosa sobre las técnicas más relevantes del análisis estadístico multivariante. El lector encontrará una integración de métodos descriptivos de minería de datos y reconocimiento de patrones con procedimientos de inferencia estadística. La obra se estructura en dos partes diferenciadas, permitiendo un acercamiento progresivo que va desde la descripción de conjuntos de datos con múltiples variables hasta la construcción de modelos estadísticos avanzados. Con ejemplos reales y bancos de datos descargables, este libro es una herramienta esencial tanto para cursos universitarios como para la práctica profesional en diversas disciplinas.
¿De qué trata?
El libro se divide en dos partes fundamentales. La primera se centra en los métodos para describir y explorar conjuntos de datos donde se observan muchas variables en cada elemento. Aquí se explican técnicas descriptivas multivariantes, minería de datos y reconocimiento de patrones, proporcionando las bases para entender la estructura subyacente de los datos. La segunda parte aborda la construcción de modelos estadísticos para datos multivariantes, incluyendo métodos de inferencia, clasificación mediante proyecciones, algoritmos de estimación de mezclas de distribuciones y procedimientos para la detección de atípicos. El texto destaca por incluir métodos recientes de utilidad reconocida, como nuevas medidas globales de variabilidad y dependencia multivariante, que aparecen por primera vez en un manual de este tipo. Cada técnica se ilustra con ejemplos reales y se complementa con bancos de datos accesibles en línea.
Temas principales
- Métodos descriptivos multivariantes y minería de datos
- Reconocimiento de patrones y clasificación de datos
- Inferencia estadística para vectores de variables
- Construcción de modelos estadísticos multivariantes
- Nuevas medidas de variabilidad y dependencia multivariante
- Algoritmos de estimación (clásicos y bayesianos) para mezclas de distribuciones
- Detección de valores atípicos en datos multivariantes
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a un público diverso. Es adecuado para estudiantes de cursos cuatrimestrales en Administración de Empresas, Ingeniería, Ciencias de la Computación, Biología y Ciencias del Medio Ambiente que busquen una introducción aplicada. También es una referencia valiosa para estadísticos, investigadores de mercados, expertos en control de calidad, investigadores sociales y del medio ambiente que necesiten un texto riguroso pero accesible para aplicar técnicas avanzadas en su trabajo.
Qué aporta este libro
- Una visión integrada de los métodos descriptivos e inferenciales del análisis multivariante.
- Técnicas novedosas y actualizadas que no se encuentran en otros manuales clásicos.
- Ejemplos prácticos y bancos de datos descargables para aplicar los conocimientos aprendidos.
- Un enfoque riguroso pero claro que facilita la comprensión de conceptos complejos.
- Herramientas para la detección de patrones y la construcción de modelos predictivos.
Ficha técnica
- Autor: Peña, Daniel
- Editorial: McGraw-Hill Interamericana de España S.L.
- Idioma: Español
- Tema: MATEMATICAS, MATERIAL DIDACTICO
- Colección: MATEMATICAS
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: No especificada
- Número de páginas: 556
- Dimensiones: No especificadas
- Peso: 920 g
Valoración editorial
Se trata de una obra de referencia en el campo del análisis multivariante, reconocida por su equilibrio entre rigor teórico y aplicabilidad práctica. La inclusión de métodos recientes y su estructura didáctica en dos niveles la convierten en un recurso versátil, útil tanto para la formación académica como para la consulta profesional. Su enfoque en la resolución de problemas reales y la disponibilidad de materiales complementarios en línea aumentan significativamente su valor para el lector interesado en dominar estas técnicas.