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Técnicas estadísticas con variables categóricas IBM SPSS

Técnicas estadísticas con variables categóricas IBM SPSS

Por César Pérez

Publicado por Garceta grupo editorial

Español 326 páginas 2014 ISBN 9788418336751
Tiempo de lectura estimado: 5 h 59 min
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Sobre este libro

Este libro profundiza en las técnicas estadísticas que utilizan variables categóricas, tanto descriptivas como predictivas. Es habitual tratar más asiduamente las técnicas que involucran variables cuantitativas, de modo que las técnicas con variables cualitativas o categóricas tienen una menor frecuencia de uso. No obstante, la importancia de estas últimas y su utilidad práctica suele incluso superar a las anteriores.  El texto comienza tratando las distribuciones de variables categóricas a través de las tablas de continencia, contrastes de independencia y medidas de asociación. A continuación, se presentan las técnicas de reducción de la dimensión con variables cualitativas entre las que destacan las técnicas de escalamiento óptimo que incluyen componentes principales con variables categóricas, análisis no lineal de correlación canónica y regresión categórica. En los capítulos siguientes se aborda el análisis de correspondencias simples y múltiples y los modelos logaritmo lineales. También se dedica una parte importante del contenido al análisis conjunto y a las técnicas de escalamiento multidimensional no métrico. Finalmente se profundiza en los árboles de decisión. 

Disponibilidad

Técnicas estadísticas con variables categóricas IBM SPSS está disponible como PDF en 1 librería online. Cómpralo directamente a su editorial en Alpha CLOUD.

Idioma
Español
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Preguntas frecuentes

¿En qué formatos está disponible Técnicas estadísticas con variables categóricas IBM SPSS?
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¿Dónde puedo comprar Técnicas estadísticas con variables categóricas IBM SPSS?
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¿Cuánto se tarda en leer Técnicas estadísticas con variables categóricas IBM SPSS?
A un ritmo de lectura medio, Técnicas estadísticas con variables categóricas IBM SPSS se lee en unas 5 h 59 min (326 páginas).

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