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Análisis multivariable para las ciencias sociales / Jean-Pierre Lévy Mangin / Madrid [España] : Pearson Educación (2003)

Público ISBD Vista personalizada Título : Análisis multivariable para las ciencias sociales Tipo de documento: texto impreso Autores: Jean-Pierre Lévy Mangin, Autor ; Jesús Varela Mallou, Autor Mención de edición: Primera edición Editorial: Madrid [España] : Pearson Educación Fecha de publicación: 2003 Número de páginas: xxxii, 862 páginas Il.: ilustraciones, diagramas, tablas Dimensiones: 24 cm ISBN/ISSN/DL: 978-84-205-3727-6 Nota general: Incluye referencias bibliográficas después de cada capítulo; índice analítico Idioma : Español (spa) Clasificación: 519.53 Estadísticas descriptivas, análisis multivariado, análisis de varianza y covarianza Nota de contenido: Introducción al análisis multivariable -- Construcción y análisis de escalas -- Análisis de daros y técnicas de muestreo -- Análisis de la varianza y de la covarianza -- Análisis multivariable de la varianza y de la covarianza -- Análisis discriminante múltiple -- Modelo de regresión lineal múltiple y modelos de elección discreta (logit, probit, multinomiales y censurado) -- Al análisis factorial y por componentes principales -- Análisis de correspondencias simples y múltiples -- Clasificación y segmentación post hoc mediante el análisis de conglomerados -- Escalamiento multidimensional -- Análisis conjunto -- Clasificación y segmentación jerárquica -- Análisis con redes neuronales -- Los métodos de decisión multicriterio discreta -- Técnicas de data mining -- Modelización y análisis con ecuaciones estructurales -- Análisis con clases latentes Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=86094 Análisis multivariable para las ciencias sociales [texto impreso] / Jean-Pierre Lévy Mangin, Autor ; Jesús Varela Mallou, Autor  . -  Primera edición . - Madrid [España] : Pearson Educación, 2003 . - xxxii, 862 páginas : ilustraciones, diagramas, tablas ; 24 cm. ISBN : 978-84-205-3727-6 Incluye referencias bibliográficas después de cada capítulo; índice analítico Idioma : Español (spa) Clasificación: 519.53 Estadísticas descriptivas, análisis multivariado, análisis de varianza y covarianza Nota de contenido: Introducción al análisis multivariable -- Construcción y análisis de escalas -- Análisis de daros y técnicas de muestreo -- Análisis de la varianza y de la covarianza -- Análisis multivariable de la varianza y de la covarianza -- Análisis discriminante múltiple -- Modelo de regresión lineal múltiple y modelos de elección discreta (logit, probit, multinomiales y censurado) -- Al análisis factorial y por componentes principales -- Análisis de correspondencias simples y múltiples -- Clasificación y segmentación post hoc mediante el análisis de conglomerados -- Escalamiento multidimensional -- Análisis conjunto -- Clasificación y segmentación jerárquica -- Análisis con redes neuronales -- Los métodos de decisión multicriterio discreta -- Técnicas de data mining -- Modelización y análisis con ecuaciones estructurales -- Análisis con clases latentes Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=86094 Análisis multivariable para las ciencias sociales Lévy Mangin, Jean-PierreVarela Mallou, Jesús - - Madrid (España) : Pearson Educación - 2003 Incluye referencias bibliográficas después de cada capítulo; índice analítico Introducción al análisis multivariable -- Construcción y análisis de escalas -- Análisis de daros y técnicas de muestreo -- Análisis de la varianza y de la covarianza -- Análisis multivariable de la varianza y de la covarianza -- Análisis discriminante múltiple -- Modelo de regresión lineal múltiple y modelos de elección discreta (logit, probit, multinomiales y censurado) -- Al análisis factorial y por componentes principales -- Análisis de correspondencias simples y múltiples -- Clasificación y segmentación post hoc mediante el análisis de conglomerados -- Escalamiento multidimensional -- Análisis conjunto -- Clasificación y segmentación jerárquica -- Análisis con redes neuronales -- Los métodos de decisión multicriterio discreta -- Técnicas de data mining -- Modelización y análisis con ecuaciones estructurales -- Análisis con clases latentes

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