Las Matemticas No Dan MS Que Problemas

Ofrece los siguientes temas con profundidad: fuerte cobertura de propagación de errores, mayor énfasis en las herramientas de ajuste de modelos, mayor conciencia de los problemas de importancia en la práctica, así como la comprobación de suposiciones de modelo y del uso de la simulación. INDICE: 1. Muestreo y estadística descriptiva. 2. Probabilidad. 3. Propagación de errores. 4. Distribuciones comúnmente usadas. 5. Intervalos de confianza... Etc.

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) has been created for publications of advanced studies in neutrosophy, neutrosophic set, neutrosophic logic, neutrosophic probability, neutrosophic statistics, neutrosophic approaches to machine learning etc. and their applications in any field. "Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutrosó-ficos para el aprendizaje automático, etc. y sus...

En este conciso libro, Jorge Franco presenta una versión elocuente, aunque rigurosa, de los conceptos fundamentales del cálculo infinitesimal y su aplicación a la física.

El contenido de este libro incorpora, por un lado, aspectos de la descomposición de series temporales en componentes de tendencia, estacionalidad e irregular y, por otro, desarrolla la metodología Box-Jenkins de series temporales incluyendo modelos ARIMA y funciones de transferencia. Se presentan aplicaciones de interés en el área cuantitativa de la investigación de mercados y el mundo empresarial. Introducción Descomposición de series temporales Modelización y predicción de series temporales: aplicaciones en el Marketing Alisados o smoothing Funciones de transferencia Bibliografía